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申请/专利权人：杭州小伴熊科技有限公司

摘要：本发明涉及一种用于在线教育的音乐旋律识别方法及装置，所述方法包括以下步骤：对待学习的歌曲语音进行分段式旋律分析，并将分析得出的歌曲音准和音乐旋律发送至学员端；实时获取学员端的歌声，并对歌声进行降噪处理；将降噪后的学员端歌声音准和音乐旋律与待学习歌曲的音准和音乐旋律进行对比，判断学员端的歌声是否符合标准。本发明能够准确的分析出歌曲的旋律及音准，使歌曲旋律可视化，大大提高了学员音准的准确性，可以更好的帮助学员建立歌曲旋律。

主权项：1.一种用于在线教育的音乐旋律识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：对待学习的歌曲语音进行分段式旋律分析，并将分析得出的歌曲音准和音乐旋律发送至学员端，歌曲包括乐段，所述乐段包括小节，所述小节包括音符，所述音符的特征包括音高P、音强I、和音长D，小节内的音符集合为MN；乐段的特征向量为PV＝p1,p2,…,pn，其中pi为乐段的一个特征，乐段内的音符集合为MS，PE为乐段的情感，乐段情感的集合为MP，整首乐曲的情感为E；通过对MIDI音乐文件进行解析，获得歌曲信息，歌曲信息包括音符特征、节拍特征及小节线的位置信息，在音符特征的基础上构建小节的特征向量BV＝Pa，Ps，Ia，Is，Da，Ds，，，，，，；其中Pa，Ps，Ia，Is，Da，Ds分别为小节中音符音高的平均值、音高的稳定性、音强的平均值、音强的稳定性、音长的平均值、音长的稳定性，m为小节中音符的个数，Pi、Ii和Di分别为小节中第i个音符的音高、音强和音长；预先设置特征向量相似阈值EST、最大长度阈值MALT和最小长度阈值MNLT，特征向量相似阈值EST为两个相邻小节的相似程度；最大长度阈值MALT为最多有多少小节连接到一起，最小长度阈值MNLT为最少有多少小节连接到一起，判断若干相邻小节的相似性，将歌曲划分成若干独立乐段进行分析；通过以下方式对若干相邻小节的相似性进行判断：1：若i≥MB，跳到5；若iMB，利用公式： 计算两个特征向量间的距离度量，继续2；2：若dBVi,BVi+1EST，继续步骤3，否则跳转到4；3：若PBMALT，连接Bi和Bi+1；i++；PB++，并重复1，否则开始一个新乐段，i++；PB＝0，并重复1；4：若PBMNLT，连接Bi和Bi+1；i++；PB++，并重复1，否则开始一个新乐段，i++；PB＝0，并重复1；5：退出循环，算法结束；其中，PB为乐段中小节的个数，MB为歌曲中小节的总的个数；实时获取学员端的歌声，并对歌声进行降噪处理；将降噪后的学员端歌声音准和音乐旋律与待学习歌曲的音准和音乐旋律进行对比，判断学员端的歌声是否符合标准。

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