基于iOS的视唱评测系统的设计与实现

作     者：饶小力 

作者单位：华中科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：许炜

授予年度：2020年

学科分类：13[艺术学] 1302[艺术学-音乐与舞蹈学] 0401[教育学-教育学] 04[教育学] 08[工学] 040102[教育学-课程与教学论] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：iOS 视唱评测系统 起始点检测 音符对齐 音高提取 

摘      要：视唱是专业音乐教育的基础能力之一,它是学习者对照着乐谱进行演唱,将乐谱音符转化为视唱音符的过程。视唱练习主要依赖专业的老师进行一对一地指导,效率低下。目前,市面上也有一些视唱练习软件可以简单地评价音高,但是无法提供更贴近练习和考试环境的评价服务。因此,本文的主要工作就是围绕这个问题展开。本文的主要内容包括:1)提出了一套完整的视唱评测解决方案,它由音符起点检测、音符对齐以及音高提取这三个核心算法组成。在音符起点检测方面,采用了一种基于CNN（Convolutional Neural Networks）的音符起点检测算法;在音符对齐方面,采用了一种基于相对音高的建模方法,它在视唱连续错音的情况下准确率远高于基于绝对音高的音符对齐方法;在音高提取方面,采用课题组已有的MFSHS（Max-Frequency-SHS）算法;整个方案在自建的60首视唱测试数据集进行了音符级的测试,其准确性达到90.3%。2)设计并实现一套完整的视唱评测系统,该系统将上述解决方案完整地封装成支持高并发的后端HTTP服务,为多样化的前端用户交互子系统提供透明的数据访问与运算支持。3)设计并实现了一套基于i OS Swift语言的前端交互子系统,在为视唱练习者提供友好交互界面的基础上,更加侧重基于分片上传的系统性能优化设计,并进行了相应测试与讨论。本文设计并实现了一套基于i OS的视唱评测系统,该系统获得2019年中国高校计算机大赛移动应用创新赛二等奖。系统可以为用户提供实时、准确的视唱练习服务。