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申请/专利权人：广东技术师范大学
摘要：一种基于音乐教学的滑音识别方法，该方法采用音乐模板作为高准确度的参考标准，可以提供一个基准来评估待识别音频中的滑音的时间段；通过从模板中找出使用了滑音的时间段，确定滑音在待识频中可能存在的范围；这样可以缩小滑音识别的范围，减少对整段音频的分析和处理，提高识别的效率，同时减少误判的可能性，提高滑音识别的准确性；通过拉伸和压缩时间段，可以模拟不同速度和时长的滑音技巧，提高滑音技巧的识别能力；通过使用相关系数计算滑动窗口与模板滑音之间的相似性，可以捕捉到频率数据的相似性，提高滑音技巧的准确性；可以适用于不同类型的滑音技巧，只需根据不同的模板滑音调整相应的频率数据进行比对即可。
主权项：1.一种基于音乐教学的滑音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取音乐模板的音频数据以及用户音频数据，并统一转换为midi文件；S2：使用mido库识别音乐模板的音频数据，识别滑音技巧应用于音乐模板的音符位置；S3：使用音乐模型识别音乐模板中每个音符对应的时间段，并确保与音符的实际演奏时间对齐；S4：结合步骤S2和步骤S3训练出识别音乐模板滑音片段模型，确定音乐模板音频中包含滑音技巧的时间段；S5：提取用户音频数据的时间段，对提取的时间段输入比例参数λ进行拉伸或压缩，计算出目标音频的长度；S6：采用线性插值方法根据目标音频的长度重新采样原始用户音频数据，生成模拟不同速度和时长的目标音频数据；S7：将音乐模板的滑音频率数据与经过拉伸或压缩后的用户音频数据的时间段频率数据进行滑动搜索；S8：在滑动搜索中，计算用户音频数据的时间段频率数据的每个位置与音乐模板的滑音之间的相关系数，记录每个滑动位置的相关系数，以评估相关系数与音乐模板的滑音相似度；S9：检查记录的最高相似度值中是否有达到P值或P值以上，确定滑音片段；S10：计算所有滑音片段的平均分数，以评估整体滑音技巧的水平。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 一种基于音乐教学的滑音识别方法
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