一种用于乐器的智能评测方法技术

本发明专利技术公开了一种用于乐器的智能评测方法，包括以下步骤：S1、特征数据烧录；S2、信号数据采集；S3、语音数据生成；S4、乐音判断；S5、语音数据录音；S6、语音数据传输；S7、语音数据处理；S8、语音数据评级；S9、频漂检测；S10、报告生成。本发明专利技术提供的一种用于乐器的智能评测方法，能够对乐器演奏进行管理，同时能够提高乐器的检测精度，具有广泛的适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于乐器的智能评测方法
本专利技术涉及乐器智能管理
，具体涉及一种用于乐器的智能评测方法。
技术介绍
乐器泛指可以用各种方法奏出音色音律的器物，一般分为民族乐器和西洋乐器，在现有技术中，乐器演奏的好坏通常通过人为的方式进行判断，其判断结果受人为因素的影响较大；同时乐器随着演奏的时间变化会产生音准的偏差，尤其是木质乐器受温度和湿度的影响较大，当空气的温湿度变化时会影响木材的松紧，进而影响乐器的音准；现有技术中并未有相应的产品对乐器进行综合的智能化管理。申请号为201610859490.X公开了一种通用的实时乐器演奏评价系统，包括主控模块、数据库、乐曲选择模块、电子乐谱解析模块、乐谱排版显示模块、音频采集模块、乐谱跟踪模块、乐器演奏正确性评价模块和评分计算模块；通过解析电子乐谱、对乐器演奏进行实时的乐谱跟踪和自动音乐转录，得到演奏的正确性评价结果并实时显示，并对用户的演奏水平计算评分。申请号为201520553923.X公开了一种用于乐器的无线智能装置以及乐器无线监控系统，其中用于乐器的无线智能装置，包括以下电路模块：用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、特征数据烧录：将乐器的MFCC特征系数烧录至flash存取模块(9)中；/nS2、信号数据采集：启动智能管理系统，智能硬件设备(2)中的麦克风实时采集乐器(1)的模拟信号，并将所述模拟信号实时传送至音频编解码器(8)；/nS3、语音数据生成：所述音频编解码器(8)将所述模拟信号实时转化成数字信号，通过对所述数字信号进行滤波和放大处理生成语音数据并将所述语音数据传送至AMR处理单元(13)；/nS4、乐音判断：所述AMR处理单元(13)判断所述语音数据是否为乐音，若判断为是则进入步骤S5，若判断为否则进入返回步骤S2；/nS5、...

【技术特征摘要】
1.一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、特征数据烧录：将乐器的MFCC特征系数烧录至flash存取模块(9)中；
S2、信号数据采集：启动智能管理系统，智能硬件设备(2)中的麦克风实时采集乐器(1)的模拟信号，并将所述模拟信号实时传送至音频编解码器(8)；
S3、语音数据生成：所述音频编解码器(8)将所述模拟信号实时转化成数字信号，通过对所述数字信号进行滤波和放大处理生成语音数据并将所述语音数据传送至AMR处理单元(13)；
S4、乐音判断：所述AMR处理单元(13)判断所述语音数据是否为乐音，若判断为是则进入步骤S5，若判断为否则进入返回步骤S2；
S5、语音数据录音：所述AMR处理单元(13)向SD卡大容量存取模(10)块发送驱动指令，所述SD卡大容量存取模块(13)开始对所述乐音进行录音；
S6、语音数据传输：所述乐音录制完成后，所述AMR处理单元(13)将所述语音数据通过通讯模块(14)传送至云服务器(3)；
S7、语音数据处理：所述云服务器(3)中的数据处理模块(33)对所述语音数据进行压缩、降噪和曲目识别，将处理后的所述语音数据和识别结果传送至评级模块(34)，将处理后的所述语音数据传送至频漂检测模块(37)；
S8、语音数据评级：所述评级模块(34)根据乐器评级标准对所述语音数据进行评级并将评级结果传送至报告生成模块(35)；
S9、频漂检测：所述频漂检测模块(37)根据乐器定音标准对所述语音进行频漂检测并将检测结果传送至所述报告生成模块(35)；
S10、报告生成：所述报告生成模块(35)根据所述评级结果和所述检测结果生成报告并将所述报告传送至客户端(4)。


2.根据权利要求1所述的一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：步骤S7进一步包括以下步骤：
S71、所述数据处理模块(33)将所述语音数据进行分类并压缩成MP3格式；
S72、基于一维的Wave-U-Net卷积神经网络对所述语音数据进行一维卷积和下采样处理，得到中间结果；
S73、对所述中间结果进行上采样和反卷积处理，同时在每一层卷积采样对音频特征信号的频谱进行分类；
S74、卷积采样处理完成后，输出分离后的纯乐器演奏乐音并丢弃环境背景噪音，生成处理后的所述语音数据；
S75、根据处理后的所述语音数据进行曲目识别并生成所述识别结果；
S76、将处理后的所述语音数据和所述识别结果传送至所述评级模块(34)，将处理后的所述语音数据传送至所述频漂检测模块(37)。


3.根据权利要求1所述的一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：步骤S8进一步包括以下步骤：
S81、对处理后的所述语音数据进行MFCC处理后得到的音频频谱特征序列用RNN网络的Encoder进行编码，得到语义向量Xt；
S82、以所述语义向量Xt作为RNN网络的Decoder的隐藏层状态Ht＝RNN(Xt，Ht-1)；
S83、将前一时刻t的隐藏状态层Ht作为后一时刻t+1的Ht+1的输入，得到输出状态Yt＝RNN(Xt，Ht-1)，所述输出状态为乐器演奏乐音信号的频谱时序序列；
S84、通过长短时记忆神经网络和连续时序分类对所述频谱时序序列进行分类连接，得到乐器演奏乐音符号化序列；
S85、将所述乐音符号化序列与所述乐器评级标准进行对比生成所述评级结果并将所述评级结果传送至所述报告生成模块(35)。


4.根据权利要求3所述的一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：步骤S84进一步包括以下步骤：
S841、将所述频谱时序序列中的每一个Yt输出作为一个时间片输入到LSTM网络并后接softmax，输出后验概率矩阵Y；
S842、对所述后验概率矩阵Y的每一列进行argmax函数处理，得到每一列输出的音符类别NETw(x)，其中w表示LSTM的参数；
S843、将所述音符类别NETw(x)输入CTC中进行loss操作将音符序列进行对齐，得到所述乐音符号化序列。


5.根据权利要求3所述的一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：所述评级结果包括以下各单项的评分：演奏的音准、节奏、强弱、速度、完整性和音乐性。


6.根据权利要求3所述的一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：步骤S9中进一步包括以下步骤：
S91、所述频漂检测模块(37)将所述乐音符号化序列与所述乐器定音标准进行持续比对并统计分析各个独立乐音的频漂比例；
S92、当所有所述乐音的频漂比例均小于10％时，所述检测结果为所述乐器(1)不需要调律；当其中任意一个或多个所述乐音的频漂比例大于或等于10％时，所述检测结果为所述乐器(1)需要调律；
S93、所述频漂检测模块(37)将所述检测结果传送至所述报告生成模块(35)。


7.根据权利要求1～6其中任意一项所述的一种用于乐器的智能评测方法，其特征在于：用于实现所述智能评测方法的系统包括：
智能硬件设备(2)：设置在乐器(1)上，用于收集所述乐器(1)的数据信息，用于将所述数据信息传送至云服务器(3)；所述智能硬件设备(2)包括：
麦克风：与音频编解码器(8)电连接，用于采集模拟信号，用于将所述模拟信号传送至所述音频编解码器(8)中；
音频编解码器(8)：与麦克风和ARM处理单元(13)电连接，用于接收所...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪卫娟，罗景文，夏威，
申请(专利权)人：北京乐界乐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11