[0001] 本发明涉及声音识别领域，更具体地说，涉及所述一种基于声音识别的古筝训练教学方法和系统。

[0002] 基于声音识别的古筝训练教学方法和系统是在现代科技的背景下应运而生的。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，声音识别技术在音乐教育领域得到了广泛应用。这种方法利用计算机对学生演奏的古筝音频进行实时分析和识别，帮助学生提高演奏技巧和音乐理解能力。声音识别系统通过提取音频特征、模式匹配和机器学习算法技术，能够准确地识别演奏中的音符和音乐要素，为学生提供及时的反馈和指导。这种方法的用处在于能够实现个性化的学习辅导，根据学生的演奏水平和需求，提供针对性的练习和改进建议。
同时，声音识别系统可以记录学生的演奏历史和进步情况，帮助他们跟踪学习进度并持续改进。然而，这种方法也存在一些不足之处。首先，声音识别技术的准确性和稳定性仍然存在一定的局限性，特别是在处理复杂音乐或演奏技巧较高的情况下。其次，声音识别系统通常需要大量的训练数据和计算资源才能达到理想的效果，这对于一些学校或个人用户可能存在一定的门槛。此外，声音识别系统可能无法完全替代传统的人工教学方式，因为音乐教育不仅涉及到技术层面的训练，还包括情感表达和个性化指导方面。因此，尽管基于声音识别的古筝训练教学方法和系统具有诸多优势，但在实际应用中仍需要综合考虑其技术能力、适用场景和教学需求，以确保取得最佳的教学效果。

[0083] 实施例：请参阅图1‑图2，1.一种基于声音识别的古筝训练教学方法和系统，其特征在于，一种基于声音识别的古筝训练教学方法包括以下步骤：

[0084] S1.进行数据采集与预处理，首先，收集大量不同音符的古筝演奏录音，并将古筝演奏录音数字化进行后续处理；

[0085] S2.进行特征提取与分析，建立声音识别模型，从数字化后的古筝演奏录音中提取声音特征，包括频谱特征、时频特征；

[0086] S3.进行模型训练与优化，使用机器学习技术，基于提取的声音特征训练声音识别模型；

[0087] 在训练过程中，对声音识别模型进行调优和优化；

[0088] S4.进行系统集成，将训练好的声音识别模型集成到一个名为古筝演奏实时学习辅助系统的互动式学习软件应用程序中；

[0089] S5.进行实时反馈与评估，学生通过古筝演奏实时学习辅助系统进行古筝演奏的练习和训练；

[0090] 古筝演奏实时学习辅助系统根据学生的演奏，实时地提供反馈和指导，在学生演奏时帮助他们改进演奏技巧，

[0091] S6.进行持续改进与优化；

[0092] 收集用户反馈和演奏数据，并根据用户反馈和演奏数据不断改进系统的性能和功能。

[0093] S1声音识别模型采用自适应特征选择；

[0094] 声音识别模型根据不同音乐风格和演奏技巧的特点，动态地选择和调整特征提取器，适应不同场景下的声音分析需求；

[0095] 对于快节奏的曲目，声音识别模型选择更高频率分辨率的特征提取器。

[0096] 声音识别模型自适应特征选择包括以下步骤：

[0097] S1‑1‑1.根据当前演奏情况动态调整不同特征的权重；

[0098] 声音识别模型使用自适应加权方法，根据演奏中不同音符的重要性，自动调整特征的权重；

[0099] 具体的，自适应加权方法操作如下：

[0100] 初始化权重：首先，对于每个特征，给定一个初始的权重值。这可以是均匀分布的权重，也可以是根据先验知识或经验设置的权重。

[0101] 特征加权：在模型训练的过程中，通过对损失函数引入特征权重，来影响模型对特征的利用程度。这可以通过以下几种方式实现：

[0102] 损失函数加权：将损失函数中各个特征对应的误差项按照权重加权求和，以影响模型参数的更新方向和幅度。

[0103] 样本加权：在计算损失函数时，对每个样本的误差项根据特征权重进行加权，使得模型更加关注对任务贡献较大的特征。

[0104] 梯度加权：在计算梯度时，对各个特征的梯度进行加权求和，从而影响参数的更新方向和步长。

[0105] 权重更新：在每次迭代的训练过程中，根据模型的训练结果和性能表现，动态地更新特征权重。通常可以采用梯度下降等优化算法，通过最小化损失函数来优化特征权重，使得模型在训练集和验证集上的性能达到最优。

[0106] 收敛检验：在训练过程中，需要对模型的性能进行监控和评估，以确定是否需要继续调整特征权重。可以通过交叉验证或早停策略等方法，监测模型在验证集上的性能变化，当性能不再提升时停止训练。

[0107] S1‑1‑2.利用强化学习技术，声音识别模型在演奏过程中动态地选择最优的特征组合；

[0108] 通过与环境的交互学习，声音识别模型在不同场景下选择最具有代表性的特征；

[0109] S1‑1‑3.声音识别模型采用设计的自适应的特征提取器，自适应的特征提取器根据演奏情况动态调整提取的特征类型和参数设置；

[0110] 具体的，设计自适应的特征提取器的操作如下：

[0111] 初始化特征提取器：首先，初始化一个包含多种特征提取方法的特征提取器，例如梅尔频谱特征、功率谱密度特征、时域特征等。

[0112] 定义适应性准则：定义一个适应性准则，用于评估每种特征在当前环境下的适应性和重要性。这个准则可以是基于实时演奏数据的性能评估，例如识别准确率、误差率等。

[0113] 特征权重学习：利用机器学习或优化算法，学习每种特征的权重。可以采用监督学习、强化学习或进化算法等方法，根据适应性准则和反馈信息，动态调整特征的权重，使得特征提取器能够自适应地选择最优的特征组合。

[0114] 实时特征选择：在演奏过程中，根据学习到的特征权重，实时地选择最优的特征组合。可以根据当前演奏环境和需求，动态地调整特征的选择和权重，以最大化特征提取器的性能和适应性。

[0115] 模型训练与更新：在系统运行过程中，持续地对特征提取器进行训练和更新。根据实时反馈和性能评估，不断地优化特征权重和选择策略，以适应不同的演奏情境和数据分布。

[0116] 根据演奏速度、音域范围因素自动调整频谱分析的窗口大小和频率分辨率；

[0117] S1‑1‑4.声音识别模型利用迁移学习和领域自适应技术，将已经学习到的特征知识应用到新的演奏场景中；

[0118] 通过在不同音乐风格和演奏技巧的数据集上进行训练和优化；

[0119] S1‑1‑5.声音识别模型集成多个不同的特征选择和提取方法，形成一个统一的自适应特征选择框架；

[0120] 根据当前演奏情况和需求，动态地选择和调整最适合的特征选择策略和模型组合。

[0121] S1对采集到的声音进行分析的包括以下步骤：

[0122] S1‑2‑1.对采集到的声音进行预处理，预处理包括去除噪音、平滑信号、归一化；

[0123] S1‑2‑2.进行时域分析，采用波形图的方法在时域上分析声音提供有关声音振幅和时序特征的信息；

[0124] 具体的，时域分析操作过程如下：

[0125] 波形图：波形图是时域分析的最基本表示方式，它显示了声音信号随时间变化的振幅。通过观察波形图，可以直观地了解声音的形态、波动和节奏等特征。

[0126] 时域特征提取：时域分析还可以通过提取一些基本的时域特征来描述声音信号，如时域能量、时域平均幅度、时域过零率等。这些特征可以用来表示声音信号的基本特性和动态变化。

[0127] 时域滤波：时域滤波是一种常用的信号处理方法，用于去除声音信号中的噪声或增强感兴趣的信号成分。常见的时域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

[0128] 时域相关性分析：时域相关性分析用于分析声音信号之间的相关性和相似性。通过计算声音信号在时域上的相关系数或互相关函数，可以评估不同信号之间的相似程度和相关性。

[0129] 时域动态范围压缩：时域动态范围压缩是一种常用的信号处理技术，用于调节声音信号的动态范围，使得信号在播放或录制过程中的响度更加平衡和稳定。

[0130] S1‑2‑3.进行频域分析，频域分析揭示声音的频率成分，频域分析方法包括傅里叶变换、短时傅里叶变换、功率谱密度；

[0131] 具体的，傅里叶变换是一种信号处理技术，用于将时域中的信号转换为频域中的频谱表示。通过傅里叶变换，可以将一个连续的时域信号分解成不同频率的正弦和余弦波的叠加，从而揭示出信号在频域上的成分和特征。

[0132] 具体的，短时傅里叶变换是在傅里叶变换的基础上发展而来的一种技术，用于对时变信号进行频谱分析。STFT将信号分成小块，并对每个小块进行傅里叶变换，从而获得信号在局部时域和频域上的频谱信息。通过调整小块的大小和重叠率，可以在不同时间和频率上对信号进行精细的分析。

[0133] 具体的，功率谱密度是频谱分析中的一个重要概念，表示信号在不同频率上的功率分布情况。在连续信号的情况下，功率谱密度可以通过对信号的傅里叶变换取模的平方来计算得到。在离散信号的情况下，可以通过对信号的傅里叶变换取模的平方再求平均得到。功率谱密度可以用于分析信号在频域上的能量分布和频率成分，常用于频谱分析、噪声特性分析等领域。

[0134] S1‑2‑4.对声音特征进行验证和调优；

[0135] S1‑2‑5.进行可视化分析，采用波形图、频谱图、瀑布图的方法，通过可视化工具对声音特征进行分析和展示。

[0136] S3进行模型训练与优化包括以下步骤：

[0137] S3‑1.进行模型选择；

[0138] 处理音频数据的局部特征时，选择卷积神经网络；

[0139] 处理不同长度的音频数据时，选择循环神经网络；

[0140] 进行音频信号的建模和分类时，选择长短期记忆网络；

[0141] 选择混合模型，提高音频数据的分类性能

[0142] 选择注意力机制模型，动态调整模型对不同时间步或不同频率分量的关注程度；

[0143] 具体的，卷积神经网络(CNN)：CNN在处理音频数据时通常用于提取频谱特征，其具有良好的特征提取能力和参数共享机制，适合处理音频数据的局部特征。可以使用一维卷积层来处理音频信号的时域特征或频域特征。

[0144] 具体的，循环神经网络(RNN)：RNN能够处理序列数据，适合用于音频数据的时序建模。通过使用循环结构，RNN可以捕捉音频信号中的时序关系，适用于处理不同长度的音频数据。

[0145] 具体的，长短期记忆网络(LSTM)：LSTM是RNN的一种变体，通过门控机制来解决梯度消失和梯度爆炸的问题，适合处理长序列数据，可以用于音频信号的建模和分类。

[0146] 具体的，混合模型：结合CNN和RNN/LSTM的混合模型，可以充分利用CNN提取的频谱特征和RNN/LSTM的时序建模能力，提高音频数据的分类性能。例如，可以使用CNN提取频谱特征，然后将提取的特征输入到RNN/LSTM进行序列建模。

[0147] 具体的，注意力机制模型：基于注意力机制的模型可以动态地调整模型对不同时间步或不同频率分量的关注程度，提高模型在处理音频序列时的效率和准确性。

[0148] S3‑2.进行模型训练，使用标注的数据集对选定的模型进行训练；在训练过程中，选定的模型通过学习输入特征与标签之间的关系；

[0149] S3‑3.进行模型评估，使用独立的验证集对训练好的模型进行评估；独立的验证集包括准确率、召回率、F1分数，检验述训练好的模型在未见过的数据上的泛化能力；

[0150] S3‑4.进行超参数调优，根据评估结果，调整模型的学习率、正则化参数、网络层数和节点数，优化评估后的模型的性能和泛化能力；

[0151] S4古筝演奏实时学习辅助系统包括用户界面、音频输入、声音识别模块、反馈与提示、练习模式模块、学习资源、学习进度跟踪和社交功能；

[0152] 音频输入时，古筝演奏实时学习辅助系统实时地从麦克风获取学生演奏的音频输入；

[0153] 声音识别模块，集成声音识别模块，实时识别学生演奏的音符；

[0154] 声音识别模块包括声音特征提取、模式匹配、实时评估功能；

[0155] 反馈与提示根据声音识别模块的结果，筝演奏实时学习辅助系统向学生提供实时反馈和提示；

[0156] 指出错误的音符，给予改进建议；

[0157] 练习模式模块多种练习模式，包括单音练习、乐曲演奏练习、节奏练习；

[0158] 学习资源包括音符库、乐曲库、教学视频，帮助学生学习古筝演奏的基本知识和技能；

[0159] 学习进度跟踪，记录学生的学习进度和成绩，为学生提供个性化的学习建议和指导；

[0160] 社交功能使学生与其他学生交流、分享经验。

[0161] 古筝演奏实时学习辅助系统实时特征的实现包括以下步骤：

[0162] S4‑1.进行缓冲区设置，古筝演奏实时学习辅助系统设置一个合适大小的缓冲区，存储即将被处理的音频数据片段；

[0163] 缓冲区的大小能够容纳足够长的音频片段；

[0164] S4‑2.进行实时音频流处理，在古筝演奏实时学习辅助系统接收到新的音频数据时，将其追加到设置好的缓冲区中，并实时进行处理和分析；

[0165] S4‑3.进行低延迟处理；

[0166] S4‑4.进行流式处理算法，使用流式处理算法来逐步处理音频数据；

[0167] 具体的，流式处理算法逐步处理音频数据操作框架如下：

[0168] 数据流接收：首先，建立一个数据流接收器，用于实时接收音频数据流。这可以是从麦克风、音频文件、网络数据流等来源接收音频数据。

[0169] 数据分块处理：将连续的音频数据流分成固定长度的数据块(或称为批次)，以便逐步处理。通常情况下，数据块的长度可以根据具体任务和算法进行设置，常见的长度为几百毫秒至几秒钟。

[0170] 特征提取和分析：对每个数据块进行特征提取和分析操作。这包括对音频数据进行预处理、特征提取、模型推断等步骤。例如，可以使用短时傅里叶变换(STFT)提取频谱特征，或者使用深度学习模型进行音频识别或分类。

[0171] 实时输出或存储：在每个数据块处理完成后，可以实时输出处理结果，例如实时展示频谱图、识别的文本或分类标签等。另外，也可以将处理结果存储到数据库、文件或网络中，以供后续分析或使用。

[0172] 连续处理：

[0173] 不断地重复以上步骤，实现对连续产生的音频数据流的持续处理。通过不断接收、处理和输出，实现了对音频数据的流式处理。

[0174] S4‑5.进行并行化处理，利用并行化技术多线程提高处理速度；

[0175] S4‑6.进行系统优化，对系统进行优化，包括算法优化、硬件优化和软件优化方面；

[0176] S4‑7.进行实时反馈与提示，根据实时处理的结果，及时向用户提供反馈和提示；

[0177] 系统在演奏过程中实时显示识别的音符或给出改进建议，以帮助用户及时调整演奏。

[0178] 古筝演奏实时学习辅助系统还包含个性化指导的特征，个性化指导包括学习者模型、个性化练习推荐、实时反馈与调整、个性化练习计划和定制化指导内容；

[0179] 古筝演奏实时学习辅助系统通过分析学生的学习历史、演奏表现、个人喜好信息，建立学习者模型；

[0180] 学习者模型包括学生的技能水平、学习风格、偏好乐曲方面的特征；

[0181] 根据学习者模型，古筝演奏实时学习辅助系统向学生推荐个性化的练习内容和乐曲；

[0182] 针对学生的技能水平和兴趣爱好，推荐适合的乐曲和练习曲目；

[0183] 古筝演奏实时学习辅助系统根据学生的演奏表现实时调整个性化指导策略；

[0184] 在学生演奏时提供实时反馈，根据演奏准确度和表现情况调整指导内容和难度；

[0185] 古筝演奏实时学习辅助系统根据学生的学习目标和时间安排，生成个性化的练习计划；

[0186] 个性化的计划根据学生的技能水平和学习进度，安排适当的练习内容和时间分配；

[0187] 古筝演奏实时学习辅助系统根据学生的个性化需求和偏好，定制化指导内容；

[0188] 针对学生在特定技术和乐曲方面的需求，提供专门的指导和练习内容。

[0189] 一种基于声音识别的古筝训练教学系统，涉及权利要求1‑8中任意一项一种基于声音识别的古筝训练教学方法，其特征在于，一种基于声音识别的古筝训练教学系统，根据一种基于声音识别的古筝训练教学方法设计得到，分为音频输入模块、声音识别模块、学习资源模块、用户界面模块、数据管理模块、音频输出模块和管理与设置模块。

[0190] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。