【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能教学，尤其涉及一种基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统。
技术介绍
1、在音乐教育与智能技术融合的领域中，借助科技手段提升传统乐器学习效率已成为一项至关重要的研究方向。这一领域不仅关乎文化传承，更能通过智能化工具让学习者快速掌握复杂技巧，降低学习门槛，具有显著的社会价值和应用前景。然而，当前市面上的解决方案多停留在单一数据采集或简单反馈层面，难以全面捕捉演奏过程中的多维度信息，也无法提供精准的个性化指导，导致学习效果不佳，难以满足复杂乐器技能的教学需求。
2、在这一背景下，该领域面临着诸多挑战。首当其冲的是如何整合来自不同来源的数据，比如身体动作、气息变化和声音特征等，形成一个统一且准确的分析框架。由于这些数据的采集设备和时间尺度各不相同，缺乏有效的同步与融合方法，导致分析结果往往片面，无法真实反映演奏者的技术水平。进而，这一问题又引发了另一个核心难题，即在多源信息的基础上，如何精准识别演奏中的细微偏差并建立起动作与声音效果之间的关联模型。没有这样的关联模型，系统就难以判断问题根源，也无法为学习者提供针
【技术保护点】
1.一种基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，所述多源感知模块包括：多源传感器单元、多源数据对齐单元和数据后处理单元；
3.根据权利要求1所述的基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，所述数据融合模块包括：时间对齐单元、空间对齐单元和多模态数据库单元；
4.根据权利要求3所述的基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，当所述动态时间规整误差大于0.3时，所述多模态数据库单元触发基于对抗自编码器的异常数据剔除
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【技术特征摘要】
1.一种基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，所述多源感知模块包括：多源传感器单元、多源数据对齐单元和数据后处理单元；
3.根据权利要求1所述的基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，所述数据融合模块包括：时间对齐单元、空间对齐单元和多模态数据库单元；
4.根据权利要求3所述的基于多维融合大数据分析的洞箫教学优化系统，其特征在于，当所述动态时间规整误差大于0.3时，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄正文，罗晓珂，沈肖萍，周宁波，汤瑜琪，丁巧怡，
申请(专利权)人：成都大学，
类型：发明
国别省市：
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