CN111862700A - 一种乐器智能纠音陪练方法 - Google Patents
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Abstract
一种乐器智能纠音陪练方法，采用互联网设备作为学习的载体；互联网设备内安装有数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元和节奏纠正单元；数字录音单元将弹奏的乐曲音频录入储存；音节识别单元将数据处理成特征向量，并识别成对应乐器的音节；乐曲识别单元得出该弹奏曲目的整个曲子乐谱信息；音节纠正单元当出现弹奏曲目中有错误音节时会给予训练者提示；节奏纠正单元在训练者弹奏曲目中有错误的节奏时会给予训练者提示。本发明能实时对练习者弹奏乐器时的音节及节奏进行评判，每当弹奏乐器中有不正确的音节时，以及弹奏节奏不准确时能自动提示，这样练习者每次弹奏能有效得到纠音指导，因此能提高练习者学习效果。
Description
技术领域
本发明涉及教育系统应用技术领域，特别是一种乐器智能纠音陪练方法。
背景技术
目前在乐器自学弹奏中，很多情况下，练习者是自己个人进行曲目的弹奏练习。乐器陪练很重要的一部分是纠正错误音，需要让乐器练习者收到及时准确的反馈来帮助其发现问题并改正，进而提高学习效果。实际情况下，练习者练习弹奏乐器中，当没有指导老师对练习者弹奏相应乐器的音节、节奏准确性进行指导评判时，练习者由于对乐器音节、节奏是否正确不熟悉，无法有效自我评判弹奏的相应乐器音节、节奏准确性，这样，往往达不到好的学习效果。如果采用一对一老师对练习者进行指导评判，虽然能取得较好的学校效果，但是，这种模式由于需要老师的现场实际指导，存在成本高的缺点，性价比低；且还有一点就是，指导老师不可能随时随地都在练习者身边进行指导评判，因此练习者每次练习时无法有效得到指导，会给练习者带来一定不便。
随着科技的发展，基于人工智能的深度学习方法，采用人工智能(AI)的仿人脑神经网络算法，实现各种控制及识别功能的技术在很多领域得到了应用，极大扩展了控制及识别的智能化水平，并有效提高了控制及识别的效率。但是现有的技术中，AI技术应用于乐器练习还是一片空白，因此无法为练习者学习乐器弹奏提供技术支持。基于上述，提供一种基于AI技术，能在练习者练习弹奏乐器时，自动识别弹奏中音节及节奏是否正确，并在不正确时能及时给予练习者提示，提高其乐器弹奏水平的纠音陪练方法显得尤为必要。
发明内容
为了克服现有练习者自己个人进行曲目的弹奏练习中，当没有指导老师进行指导评判时，由于无法有效自我评判弹奏的相应乐器音节及节奏准确性，达不到好的学习效果，采用一对一老师对练习者进行指导评判，存在成本高、性价比低的缺点，以及练习者不可能随时随地得到老师的指导，会给练习者带来一定不便的弊端，本发明提供了基于AI技术，应用中在智能手机或PC机内相关应用单元共同作用下，能实时对练习者弹奏乐器时的音节及节奏进行自动评判，每当练习者弹奏乐器中有不正确的音节时，以及弹奏节奏不准确时，能自动给练习者提示错误信息，这样练习者每次弹奏错误的音节以及节奏不准确时都能得到及时纠音，由此练习者能根据需要随时随地练习，且能有效得到纠音指导，提高了练习者学习效果的一种乐器智能纠音陪练方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种乐器智能纠音陪练方法，采用互联网设备作为学习的载体；其特征在于互联网设备内安装有数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元和节奏纠正单元；所述数字录音单元能在练习者弹奏乐器时，将弹奏的乐曲音频录入并经其自身的储存子单元储存，储存子单元储存的音频数据实时传递给音节识别单元；所述音节识别单元将存储子单元中的数据处理成特征向量，并识别成对应乐器的音节，自身存储后输出到乐曲识别单元进行处理；所述乐曲识别单元对输入的音节进行识别，根据输入的音节识别出训练者弹奏的曲目，并自动调阅数据库单元内数据进行比对，得出该弹奏曲目的整个曲子乐谱信息，识别后曲目信息同时输出到音节纠正单元和节奏纠正单元；所述音节纠正单元自动调阅数据库单元内对应曲目音节数据，对乐曲识别单元输入的相应曲目音节信息进行识别判断，当出现弹奏曲目中有错误音节时，会通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新演奏；所述节奏纠正单元自动调阅数据库单元内对应曲目节奏数据，在训练者弹奏曲目中有错误的节奏时，通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新弹奏，且在训练者重新弹奏时，能为训练者弹奏的该段曲目内容进行节奏合拍。
进一步地，所述数字录音单元应用中，能实时控制互联网设备高频完整录入训练者弹奏乐器的声音流，通过其自身功能，将音频信号进行数字化转换，得到的特征向量后数据存储到储存子单元。
进一步地，所述音节识别单元应用中，在存储音节的同时，也将音节间的时间间隔信息同步存储，用于后继步骤中节奏纠正单元进行节奏判定。
进一步地，所述数据库单元储存有练习者练习的若干个曲目信息，且能根据需要进行增减更新。
进一步地，所述音节纠正单元应用中，基于AI技术，使用最长匹配算法对输入识别的音节和乐谱信息进行比对，当练习者刚弹奏的曲目过去x+1+y个音节中的x+y个音节都能匹配、但倒数第y+1个音节无法匹配时判定此音错误，在弹奏曲目中，可以中断的点时，提示用户纠音。
进一步地，所述节奏纠正单元将乐曲识别单元输入的音节信息，利用音节间的延迟信息和音节的时长信息，进行节奏判断，有错误时输出提示信息。
本发明有益效果是：本发明基于AI技术，使用者即可以通过智能手机，也可以通过PC作为训练的设备，应用更加方便。应用中在智能手机或PC机内数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元和节奏纠正单元共同作用下，能实时对练习者弹奏乐器时的音节及节奏进行评判，每当练习者弹奏乐器中有不正确的音节时，以及弹奏节奏不准确时，能自动给练习者提示错误信息，这样练习者每次弹奏错误的音节以及节奏不准确时都能得到及时纠音，由于练习者能根据需要随时随地练习，且能有效得到纠音指导，因此能提高练习者的学习效果。克服了现有技术中，弹奏练习中，没有指导老师进行指导评判时，由于练习者无法有效自我评判弹奏的相应乐器音节、节奏准确性，达不到好的学习效果，采用一对一老师对练习者进行指导评判，存在成本高、性价比低的缺点，以及练习者不可能随时随地得到老师的指导，会给练习者带来一定不便的弊端。基于上述，本发明具有好的应用前景。
附图说明
以下结合附图和实施例将本发明做进一步说明。
图1是本发明应用的软件架构框图。
具体实施方式
图1中所示，一种乐器智能纠音陪练方法，采用互联网设备作为学习的载体(本实施例采用智能手机)；互联网设备内安装有数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元和节奏纠正单元；所述数字录音单元能在练习者弹奏乐器时，将弹奏的乐曲音频录入并经其自身的储存子单元储存，储存子单元储存的音频数据实时传递给音节识别单元；所述音节识别单元将存储子单元中的数据处理成特征向量，并识别成对应乐器的音节，自身存储后输出到乐曲识别单元进行处理；所述乐曲识别单元对输入的音节进行识别，根据输入的音节识别出训练者弹奏的曲目，并自动调阅数据库单元内数据进行比对，得出该弹奏曲目的整个曲子乐谱信息，识别后曲目信息同时输出到音节纠正单元和节奏纠正单元；所述音节纠正单元自动调阅数据库单元内对应曲目音节数据，对乐曲识别单元输入的相应曲目音节信息进行识别判断，当出现弹奏曲目中有错误音节时，会通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新演奏；所述节奏纠正单元自动调阅数据库单元内对应曲目节奏数据，在训练者弹奏曲目中有错误的节奏时，通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新弹奏，且在训练者重新弹奏时，能为训练者弹奏的该段曲目内容进行节奏合拍。
图1中所示，数字录音单元应用中，能实时控制互联网设备高频完整录入训练者弹奏乐器的声音流，通过其自身功能，将音频信号进行数字化转换(例如FFT/频谱，什么意思，请解释)，得到的特征向量后数据存储到自身储存子单元。音节识别单元应用中，在存储音节的同时，也将音节间的时间间隔信息同步存储，用于后继步骤中节奏纠正单元进行节奏判定。数据库单元储存有练习者练习的若干个曲目信息(包括音节和节奏)，且能根据需要进行增减更新。音节纠正单元应用中，基于AI技术，使用最长匹配算法对输入识别的音节和乐谱信息进行比对，当练习者刚弹奏的曲目过去x+1+y个音节中的x+y个音节都能匹配、但倒数第y+1个音节无法匹配时判定此音错误，在弹奏曲目中，可以中断的点时，提示用户纠音。节奏纠正单元将乐曲识别单元输入的音节信息，利用音节间的延迟信息和音节的时长信息，进行节奏判断，有错误时输出提示信息。
图1所示，本发明具体应用中，软件供应商可提供具体更新弹奏相应乐器及相应曲目的下载页面，供练习者根据需要下载，训练者下载后就可进行相应乐器相应曲目的弹奏练习。练习时，练习者演奏的乐器音频经互联网设备(比如手机)的话筒输入，数字录音单元能在练习者弹奏乐器时，将弹奏的乐曲音频录入并经其自身的储存子单元储存，储存子单元储存的音频数据实时传递给音节识别单元，储存的内容练习者后续还可以进行回放。音节识别单元将输入的存储子单元中数据处理成特征向量，并识别成对应乐器的音节，并自身存储后输出到乐曲识别单元进行处理。乐曲识别单元对输入的音节进行识别，根据输入的音节识别出训练者弹奏的曲目，并自动调阅数据库单元内数据进行比对，由于数据库单元储存有相应乐器弹奏曲目的各种音节、节奏信息，这样乐曲识别单元基于AI技术，能有效得出该弹奏曲目的整个曲子乐谱信息，并将识别后曲目信息同时输出到音节纠正单元和节奏纠正单元。音节纠正单元应用中，自动调阅数据库单元内相应曲目音节数据，对乐曲识别单元输入的相应曲目音节信息进行识别判断，当出现弹奏曲目中有错误音节时，在弹奏曲目中，可以中断的点时，提示用户纠音，提示纠音方式是通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示；训练者接收到纠音提示后，可及时将包括错误音节前一段曲目进行重新弹奏，进而，在数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元共同作用下，再对上次错误弹奏的音节进行比对判断，正确时不再输出纠音提示，再次错误时会再次输出提示信息。节奏纠正单元自动调阅数据库单元内相应曲目节奏数据，在训练者弹奏曲目中有错误的节奏时，会通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新弹奏，训练者接收到纠音提示后，可及时再将包括错误节奏前一段曲目进行重新弹奏，进而，在数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、节奏纠正单元共同作用下，再对上次错误弹奏的节奏进行比对判断，正确时不再输出纠音提示，再次错误时会再次输出提示信息。
图1所示，本发明基于AI技术，使用者即可以通过智能手机，也可以通过PC作为训练的设备，应用更加方便。应用中在智能手机或PC机内数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元和节奏纠正单元共同作用下，能实时对练习者弹奏乐器时的音节及节奏进行评判，每当练习者弹奏乐器中有不正确的音节时，以及弹奏节奏不准确时，能自动给练习者提示错误信息，这样练习者每次弹奏错误的音节以及节奏不准确时都能得到及时纠音，由于练习者能根据需要随时随地练习，且能有效得到纠音指导，因此能提高练习者的学习效果。克服了现有技术中，弹奏练习中，没有指导老师进行指导评判时，由于练习者无法有效自我评判弹奏的相应乐器音节、节奏准确性，达不到好的学习效果，采用一对一老师对练习者进行指导评判，存在成本高、性价比低的缺点，以及练习者不可能随时随地得到老师的指导，会给练习者带来一定不便的弊端。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (5)
1.一种乐器智能纠音陪练方法，采用互联网设备作为学习的载体；其特征在于互联网设备内安装有数字录音单元、音节识别单元、乐曲识别单元、数据库单元、音节纠正单元和节奏纠正单元；所述数字录音单元能在练习者弹奏乐器时，将弹奏的乐曲音频录入并经其自身的储存子单元储存，储存子单元储存的音频数据实时传递给音节识别单元；所述音节识别单元将存储子单元中的数据处理成特征向量，并识别成对应乐器的音节，自身存储后输出到乐曲识别单元进行处理；所述乐曲识别单元对输入的音节进行识别，根据输入的音节识别出训练者弹奏的曲目，并自动调阅数据库单元内数据进行比对，得出该弹奏曲目的整个曲子乐谱信息，识别后曲目信息同时输出到音节纠正单元和节奏纠正单元；所述音节纠正单元自动调阅数据库单元内对应曲目音节数据，对乐曲识别单元输入的相应曲目音节信息进行识别判断，当出现弹奏曲目中有错误音节时，会通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新演奏；所述节奏纠正单元自动调阅数据库单元内对应曲目节奏数据，在训练者弹奏曲目中有错误的节奏时，通过语音及屏幕文字显示等给予训练者提示进行重新弹奏，且在训练者重新弹奏时，能为训练者弹奏的该段曲目内容进行节奏合拍。
2.根据权利要求1所述的一种乐器智能纠音陪练方法，其特征在于，数字录音单元应用中，能实时控制互联网设备高频完整录入训练者弹奏乐器的声音流，通过其自身功能，将音频信号进行数字化转换，得到的特征向量后数据存储到储存子单元。
3.根据权利要求1所述的一种乐器智能纠音陪练方法，其特征在于，音节识别单元应用中，在存储音节的同时，也将音节间的时间间隔信息同步存储，用于后继步骤中节奏纠正单元进行节奏判定。
进一步地，所述数据库单元储存有练习者练习的若干个曲目信息，且能根据需要进行增减更新。
4.根据权利要求1所述的一种乐器智能纠音陪练方法，其特征在于，音节纠正单元应用中，基于AI技术，使用最长匹配算法对输入识别的音节和乐谱信息进行比对，当练习者刚弹奏的曲目过去x+1+y个音节中的x+y个音节都能匹配、但倒数第y+1个音节无法匹配时判定此音错误，在弹奏曲目中，可以中断的点时，提示用户纠音。
5.根据权利要求1所述的一种乐器智能纠音陪练方法，其特征在于，节奏纠正单元将乐曲识别单元输入的音节信息，利用音节间的延迟信息和音节的时长信息，进行节奏判断，有错误时输出提示信息。
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