辅助音乐学习机器智能分析方法技术

本发明专利技术公开了辅助音乐学习机器智能分析方法，通过采集大量的音频资料，通过将同种类型的音频资料做变化率曲线计算，使得在不同音色以及不同音调上的同种旋律特征进行统计，使得初学者能够快速了解不用风格的主要旋律，不需要听大量的音乐人为总结，初步分析音乐时，通过将音乐文件进行相同的频率变化率处理，再与模板库中的片段进行比对，分析出音乐文件的风格构成，帮助学习者快速学会分析音乐，此方法靠计算机总结，大大加快了学习音乐的速度。

【技术实现步骤摘要】
辅助音乐学习机器智能分析方法
本专利技术涉及音乐创作方法，具体涉及辅助音乐学习机器智能分析方法。
技术介绍
旋律是现代流行乐的基础，作曲在现代流行歌曲中也是占有非常重要的地位。在现代社会，流行音乐已经深入渗透到群众的生活中。传统作曲需要作曲家具有一定的乐理知识，并结合灵感和创作经验，才能创作出完整的音乐旋律。创作出好听的旋律在乐理上有较多要求，如旋律和节奏的统一、主题的表现手法、曲式的组合等。而要创作出具有特定风格和情感的旋律，更是一些乐理上条件限制的集合。可见，对于普通人来说，这些条件限制形成了很高的门槛，学习音乐需要大量的时间去听，需要专业的直到老师，这使普通人较好的音乐增加了困难。
技术实现思路
本专利技术提供了解决上述问题的辅助音乐学习机器智能分析方法，使得非音乐专业的群众也可以容易的学习音乐，分析音乐。本专利技术通过下述技术方案实现：辅助音乐学习机器智能分析方法，主要包括以下步骤:S1、建立音乐音频数据库，将各类音乐音频的教学音频数据、典型示范音频数据集合至数据库中，并将数据进行音乐风格分类；S2、将音频资料的频率曲线对应的曲谱划生成频率段，并将相邻频率段进行变化率计算，形成连本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.辅助音乐学习机器智能分析方法，其特征在于，主要包括以下步骤:S1、建立音乐音频数据库，将各类音乐音频的教学音频数据、典型示范音频数据集合至数据库中，并将数据进行音乐风格分类；S2、将音频资料的频率曲线对应的曲谱划生成频率段，并将相邻频率段进行变化率计算，形成连续变化率曲线，将连续变化率曲线进行存储；S3、每种风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对，得到变化率相同的片段；S4、将变化率相同的片段作为模板存入模板库，使用对应风格模板库的完整音频文件作为学习概要；S5、依据步骤S4中的模板库，将要学习的音频文件进行变化率对比分析，得到片段音频参考风格，得到学习音频的风格依据，从而帮助学习音乐构成。

【技术特征摘要】
1.辅助音乐学习机器智能分析方法，其特征在于，主要包括以下步骤:S1、建立音乐音频数据库，将各类音乐音频的教学音频数据、典型示范音频数据集合至数据库中，并将数据进行音乐风格分类；S2、将音频资料的频率曲线对应的曲谱划生成频率段，并将相邻频率段进行变化率计算，形成连续变化率曲线，将连续变化率曲线进行存储；S3、每种风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对，得到变化率相同的片段；S4、将变化率相同的片段作为模板存入模板库，使用对应风格模板库的完整音频文件作为学习概要；S5、依据步骤S4中的模板库，将要学习的音频文件进行变化率对比分析，得到片段音频参考风格，得到学习音频的风格依据，从而帮助学习音乐构成。2.根据权利要求1所述的辅助音乐学习机器智能分析方法，其特征在于，在步骤S3中，还进行将不同风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对，设定相似阈值，将阈值范围内的变化率片段截取，作为参考模板存入模板库；参考模板库作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘德文，阮广璇，陈洪波，
申请(专利权)人：成都云创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51