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申请/专利权人：上海炉石信息科技有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种节拍的提示方法及装置。所述方法包括：对乐曲播放器和麦克风接收器进行延时特征分析，获得接收器延时信息；获得播放器内的待播放乐曲信息，并将待播放乐曲信息输入乐曲节拍分析模型，输出待播放乐曲节拍参数；构建振动信号数据库；将节拍拍速和节拍拍号输入振动信号数据库中进行振动信号匹配，生成麦克风振动信号序列；当待播放乐曲进行播放时，基于接收器延时信息和麦克风振动信号序列控制伴唱麦克风的振动模块进行振动，完成乐曲节拍提示。本申请解决了用户在进行乐器弹奏过程中由于无法准确获知节拍器的提示信息而导致的弹奏出错的技术问题，达到了精准提醒用户节拍的技术效果。

主权项：1.一种节拍的提示方法，其特征在于，所述方法应用于伴唱麦克风系统，所述方法包括：对乐曲播放器和麦克风接收器进行延时特征分析，获得接收器延时信息；获得播放器内的待播放乐曲信息，并将所述待播放乐曲信息输入乐曲节拍分析模型，输出待播放乐曲节拍参数，其中所述待播放乐曲节拍参数包括节拍拍速和节拍拍号；构建振动信号数据库；将所述节拍拍速和所述节拍拍号输入所述振动信号数据库中进行振动信号匹配，生成麦克风振动信号序列；当待播放乐曲进行播放时，基于所述接收器延时信息和所述麦克风振动信号序列控制伴唱麦克风的振动模块进行振动，完成乐曲节拍提示；所述对乐曲播放器和麦克风接收器进行延时特征分析，获得接收器延时信息，还包括：获得多个乐曲信息，其中包括多种类型乐曲；基于所述多个乐曲信息对乐曲播放器和麦克风接收器依次进行延时特征分析，获得多个延时信息；对所述多个延时信息进行均值计算，获得平均延时信息，并将所述平均延时信息作为所述接收器延时信息；所述方法还包括：基于BP神经网络，构建乐曲节拍分析模型；所述乐曲节拍分析模型的输入数据为乐曲信息，输出数据为乐曲节拍参数；获取多个乐曲信息和多个乐曲节拍参数，其中所述乐曲信息和所述乐曲节拍参数具有对应关系；基于所述多个乐曲信息和所述多个乐曲节拍参数构建样本数据集；通过所述样本数据集对所述乐曲节拍分析模型进行训练和验证，获得所述乐曲节拍分析模型；所述通过所述样本数据集对所述乐曲节拍分析模型进行训练和验证，获得所述乐曲节拍分析模型，还包括：获取预设数据划分比例，按照所述预设数据划分比例将所述样本数据集划分为训练数据集和验证数据集；通过所述训练数据集对所述乐曲节拍分析模型进行监督训练，当模型输出结果趋于收敛状态时，通过所述验证数据集对所述乐曲节拍分析模型的输出结果进行验证；获取预设模型验证准确率指标，当所述乐曲节拍分析模型的输出结果准确率满足所述预设模型验证准确率指标时，获得所述乐曲节拍分析模型。

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