CN112992108B - 一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法，包括电子架子鼓装置，所述电子架子鼓装置上安装有信号采集转换模块，所述信号采集模块转换连接midi数据输出模块，所述midi数据输出模块连接midi数据收集模块，所述midi数据收集模块连接midi数据对比模块，所述midi数据对比模块连接midi数据储存模块，所述midi数据对比模块连接本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心，所述本地midi纠错数据存储中心连接深度学习和预测模块，所述深度学习和预测模块连接预测提示和建议模块。本系统能够通过深度学习的预测和评估方法，提前提示用户接下来可能出现的错误位置，以便提前纠错，让学员可以加速学习进度，改善学习效果。

Description

一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法
技术领域
本发明涉及电子乐器设备教育技术领域，具体涉及一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法。
背景技术
随着社会的进步和对艺术素养的追求，人们越来越注重对小孩的音乐领域的培养和教育，针对电子架子鼓领域，同样存在如何高效教学的问题。目前电子架子鼓仅仅能将架子鼓模拟信号转成数字信号，然后通过midi格式输出到电脑并显示。但是目前的方式无法让学员快速正确定位和显示学员的错误、无法提前告知学员可能会犯错误的地方。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法，以解决背景技术中提到的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法，包括电子架子鼓装置，所述括电子架子鼓装置上安装有信号采集转换模块，所述信号采集模块转换连接midi数据输出模块，所述midi数据输出模块连接midi数据收集模块，所述midi数据收集模块连接midi数据对比模块，所述midi数据对比模块连接midi数据储存模块，所述midi数据对比模块连接本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心，所述本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心连接深度学习和预测模块，所述深度学习和预测模块连接预测提示和建议模块。
优选地，所述信号采集转换模块包括信号采集模块和信号转换模块，所述信号采集模块连接信号转换模块，所述信号转换模块连接midi数据输出模块。
优选地，所述括信号采集模块为触发器，所述触发器固定于电子架子鼓装置的每个电子架子鼓的背面。
优选地，所述预测提示和建议模块包括预测提示和建议界面和预测提示和建议系统，所述预测提示和建议界面为电脑界面或手机界面，所述预测提示和建议系统为视频软件。
一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测方法，具体包括以下步骤：
步骤1、通过midi数据收集模块建立大数据midi文件储存系统，大量储存各种乐谱的midi文件；
步骤2、通过midi数据对比模块调用大数据midi文件储存系统中储存的当前要弹奏的乐谱的midi文件；
步骤3、信号采集模块转换将使用者对架子鼓的敲击力转化为电信号，并通过midi数据输出模块转换成midi数据文件；
步骤4、midi数据收集模块收集步骤3中产生的midi数据文件，并传递给midi数据对比模块，midi数据对比模块将其与当前要弹奏的乐谱的midi文件进行对比；
步骤5、将对比后产生的错误信息进行标识，然后和步骤3中产生的midi数据文件、当前要弹奏的乐谱的midi文件一起存入到本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心中；
步骤6、使用深度学习和预测模块对本地midi纠错数据存储中心的数据基于使用者错误弹法进行深度学习，对云端midi纠错数据存储中心的数据基于大数据用户的错误弹法进行深度学习；
步骤7、将本地深度学习与云端深度学习合并，使用预测提示和建议模块统一给出错误预测与建议，并将错误的预测提示和建议使用预测提示和建议界面以互动的方式提示用户。
本发明的技术效果和优点：本系统能够通过深度学习的预测和评估方法，提前提示用户接下来可能出现的错误位置，以便提前纠错，让学员可以加速学习进度，改善学习效果。
附图说明
图1为本发明的工作示意图；
具体实施方式
为了使本发明的实现技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明，在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接或是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以两个元件内部的连通。
实施例1
如图1所示的一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法，包括电子架子鼓装置，所述括电子架子鼓装置上安装有信号采集转换模块，所述信号采集转换模块包括信号采集模块和信号转换模块，所述信号采集模块连接信号转换模块，所述信号转换模块连接midi数据输出模块，所述midi数据输出模块连接midi数据收集模块，所述midi数据收集模块连接midi数据对比模块，所述midi数据对比模块连接midi数据储存模块，所述midi数据对比模块连接本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心，所述本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心连接深度学习和预测模块，所述深度学习和预测模块连接预测提示和建议模块，所述预测提示和建议模块包括预测提示和建议界面和预测提示和建议系统。
一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测方法，具体包括以下步骤：
步骤1、通过midi数据收集模块建立大数据midi文件储存系统，大量储存各种乐谱的midi文件；
步骤2、通过midi数据对比模块调用大数据midi文件储存系统中储存的当前要弹奏的乐谱的midi文件；
步骤3、信号采集模块转换将使用者对架子鼓的敲击力转化为电信号，并通过midi数据输出模块转换成midi数据文件；
步骤4、midi数据收集模块收集步骤3中产生的midi数据文件，并传递给midi数据对比模块，midi数据对比模块将其与当前要弹奏的乐谱的midi文件进行对比；
步骤5、将对比后产生的错误信息进行标识，然后和步骤3中产生的midi数据文件、当前要弹奏的乐谱的midi文件一起存入到本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心中；
步骤6、使用深度学习和预测模块对本地midi纠错数据存储中心的数据基于使用者错误弹法进行深度学习，对云端midi纠错数据存储中心的数据基于大数据用户的错误弹法进行深度学习；
步骤7、将本地深度学习与云端深度学习合并，使用预测提示和建议模块统一给出错误预测与建议，并将错误的预测提示和建议使用预测提示和建议界面以互动的方式提示用户。
实施例2
如图1所示的一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统及方法，包括电子架子鼓装置，所述电子架子鼓装置的每个电子架子鼓的背面后面均安装有触发器(信号采集模块)，当练习者使用电子架子鼓装置时，触发器采集每个鼓面所受到的敲击压力，并将敲击压力传递给信号转换器和信号传输线(信号转换模块)，将压力信号转换为电信号，电信号传输至电鼓音源盒(midi数据输出模块)转换成midi数据，midi数据传输给midi控制器(midi数据收集模块)，midi控制器将midi数据传递给电脑钟的对比软件(midi数据对比模块)，对比软件调取电脑中存储的相应的电子架子鼓乐库(midi数据储存模块)的数据进行对比，并进行标记，电脑对标记后的数据进行存储和上传云端(本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心)方便以后查询对比，并通过分析预测和学习软件(深度学习和预测模块)对上上述数据进行分析预测和深度学习，并将最后的分析预测和深度学习结果传递相应的视屏软件(预测提示和建议系统)进行数据处理，以视频的形式传递到电脑界面或传递到手机界面(预测提示和建议界面)，供练习者进行学习。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统，包括电子架子鼓装置，其特征在于：所述括电子架子鼓装置上安装有信号采集转换模块，所述信号采集转换模块连接midi数据输出模块，所述midi数据输出模块连接midi数据收集模块，所述midi数据收集模块连接midi数据对比模块，所述midi数据对比模块连接midi数据储存模块，所述midi数据对比模块连接本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心，所述本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心连接深度学习和预测模块，所述深度学习和预测模块连接预测提示和建议模块，所述预测提示和建议模块包括预测提示和建议界面和预测提示和建议系统，所述预测提示和建议界面为电脑界面或手机界面，所述预测提示和建议系统为视频软件。
2.根据权利要求1所述的一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统，其特征在于：所述信号采集转换模块包括信号采集模块和信号转换模块，所述信号采集模块连接信号转换模块，所述信号转换模块连接midi数据输出模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测系统，其特征在于：所述信号采集模块为触发器，所述触发器固定于电子架子鼓装置的每个电子架子鼓的背面。
4.一种基于电子架子鼓数据的学习、评估和预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤，
步骤1、通过midi数据收集模块建立大数据midi文件储存系统，大量储存各种乐谱的midi文件；
步骤2、通过midi数据对比模块调用大数据midi文件储存系统中储存的当前要弹奏的乐谱的midi文件；
步骤3、信号采集模块转换将使用者对架子鼓的敲击力转化为电信号，并通过midi数据输出模块转换成midi数据文件；
步骤4、midi数据收集模块收集步骤3中产生的midi数据文件，并传递给midi数据对比模块，midi数据对比模块将其与当前要弹奏的乐谱的midi文件进行对比；
步骤5、将对比后产生的错误信息进行标识，然后和步骤3中产生的midi数据文件、当前要弹奏的乐谱的midi文件一起存入到本地midi纠错数据存储中心和云端midi纠错数据存储中心中；
步骤6、使用深度学习和预测模块对本地midi纠错数据存储中心的数据基于使用者错误弹法进行深度学习，对云端midi纠错数据存储中心的数据基于大数据用户的错误弹法进行深度学习；
步骤7、将本地深度学习与云端深度学习合并，使用预测提示和建议模块统一给出错误预测与建议，并将错误的预测提示和建议使用预测提示和建议界面以互动的方式提示用户。
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