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面向视唱的两阶段评价系统的研究与实现

面向视唱的两阶段评价系统的研究与实现

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作者：武泽堃华中科技大学

学位级别：硕士

随着素质教育的发展,越来越多的青少年加入到了音乐学习的队伍中来。视唱对于音乐学习者而言,是一种重要的基础能力。传统的视唱练习方式过于依赖人工对视唱音符的准确性进行评价,无法满足学生随时随地开展练习的需要。因此,建立一个能... 详细信息

随着素质教育的发展,越来越多的青少年加入到了音乐学习的队伍中来。视唱对于音乐学习者而言,是一种重要的基础能力。传统的视唱练习方式过于依赖人工对视唱音符的准确性进行评价,无法满足学生随时随地开展练习的需要。因此,建立一个能够给出音符级客观反馈的自动视唱评价系统显得十分必要,这样的系统具有清晰的教育功能属性,能够指导练习者提升视唱能力。为了解决视唱自动评价的问题,本文设计并实现了一个音符级的自动评价系统,建立了相应的公开测试集,具体内容包括:(1)针对当前缺乏视唱评价数据集的问题,建立了包含127首真实视唱录音音频样本的视唱人声测试数据集(Sight-singing Vocal Dataset,SSVD)。(2)提出了一种音符级的视唱自动评价方案,该方案包含音符转录和音符对齐两个阶段。音符转录阶段处理视唱音频,提取音符的起始点时间和音高信息,组成视唱音符序列;音符对齐阶段根据乐谱信息提取出乐谱音符序列,与视唱音符序列对齐,并以此作出评价。(3)在音符转录阶段,本文创新性地采用了基于CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)的起始点检测模型,使得音符转录整体在SSVD数据集上F1值达到了88.42%,表现优于现有的其他音符转录方案。(4)在音符对齐阶段,创新性地提出了基于相对音高建模的音符序列对齐方法,适用于发音不准的序列对齐需求,在SSVD数据集上F1值达到了94.79%,明显优于基于绝对音高的序列对齐方案。本文针对视唱练习中的问题和需求,创新性地提出了一套音符级的自动评价方案。该方案满足视唱练习自动化客观评价的要求,有效解决了视唱练习过程中对人工评价的依赖问题,能为练习者提供方便、有效的服务。

关键词：视唱练习自动评价系统起始点检测音符转录音符对齐

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基于iOS的视唱评测系统的设计与实现

基于iOS的视唱评测系统的设计与实现

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作者：饶小力华中科技大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

关键词： iOS 视唱评测系统起始点检测音符对齐音高提取

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