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公开(公告)号：CN114758560B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210332565.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了音准识别技术领域的一种基于动态时间规整的哼唱音准评价方法，包括如下步骤：步骤S10、获取大量的哼唱数据，并对各所述哼唱数据进行预处理；步骤S20、提取预处理后的所述哼唱数据中的音频特征；步骤S30、对各所述音频特征进行预处理；步骤S40、基于动态时间规整算法创建一音准评价模型，利用预处理后的所述音频特征对音准评价模型进行训练；步骤S50、利用训练后的所述音准评价模型对待评价音频进行评价，生成评价结果。本发明的优点在于：极大的提升了音准评价的准确性。
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公开(公告)号：CN114758560A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210332565.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了音准识别技术领域的一种基于动态时间规整的哼唱音准评价方法，包括如下步骤：步骤S10、获取大量的哼唱数据，并对各所述哼唱数据进行预处理；步骤S20、提取预处理后的所述哼唱数据中的音频特征；步骤S30、对各所述音频特征进行预处理；步骤S40、基于动态时间规整算法创建一音准评价模型，利用预处理后的所述音频特征对音准评价模型进行训练；步骤S50、利用训练后的所述音准评价模型对待评价音频进行评价，生成评价结果。本发明的优点在于：极大的提升了音准评价的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114093386A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111327656.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了歌唱评价技术领域的一种面向教育的多维度歌唱评价方法，包括：步骤S10、获取包括待评价音频数据和标准音频数据的音频数据集；步骤S20、对音频数据集进行数据清洗；步骤S30、提取音频数据集的声学特征；步骤S40、对声学特征进行预处理；步骤S50、创建乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型、总评价模型；步骤S60、基于乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型以及声学特征对评价音频数据进行评价，依次生成评价值；步骤S70、总评价模型基于各评价值生成总评价值。本发明的优点在于：实现对歌唱进行多维度评价，极大的提升了歌唱评价的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN114678039B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210388559.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了歌唱评价技术领域的一种基于深度学习的歌唱评价方法，包括如下步骤：步骤S10、获取大量的歌唱数据，对各所述歌唱数据进行清洗；步骤S20、提取清洗后的各所述歌唱数据的音频特征，构建特征数据集；步骤S30、创建一音频对齐模型，基于所述音频对齐模型对特征数据集中的各音频特征进行对齐；步骤S40、基于深度学习创建一多维度评价模型，利用对齐后的所述特征数据集对多维度评价模型进行训练；步骤S50、获取待评价音频，将所述待评价音频输入多维度评价模型，得到音准评价值、节奏评价值以及发音评价值并进行展示。本发明的优点在于：极大的提升了歌唱评价的准确性以及可解释性。
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公开(公告)号：CN114093386B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111327656.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了歌唱评价技术领域的一种面向教育的多维度歌唱评价方法，包括：步骤S10、获取包括待评价音频数据和标准音频数据的音频数据集；步骤S20、对音频数据集进行数据清洗；步骤S30、提取音频数据集的声学特征；步骤S40、对声学特征进行预处理；步骤S50、创建乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型、总评价模型；步骤S60、基于乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型以及声学特征对评价音频数据进行评价，依次生成评价值；步骤S70、总评价模型基于各评价值生成总评价值。本发明的优点在于：实现对歌唱进行多维度评价，极大的提升了歌唱评价的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN116246598A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310176329.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G10H1/40 , G10L25/51 , G10L25/03 , G10L21/0208
Abstract: 本发明提供了歌唱评价技术领域的一种基于片段式的多阶段自动音准评分方法，包括如下步骤：步骤S10、获取待评分的音频数据以及曲谱数据；步骤S20、对所述音频数据进行有无歌声的校验；步骤S30、通过深度学习模型对所述音频数据进行降噪处理；步骤S40、剔除所述音频数据的非歌唱段；步骤S50、检测所述音频数据中各音符的音符时间点；步骤S60、基于各所述音符时间点提取音频数据的音频特征，并对所述曲谱数据进行整理得到曲谱文件；步骤S70、基于所述曲谱文件和音频特征对音频数据进行自动评分，生成并展示评分结果。本发明的优点在于：极大的提升了歌唱音准评分的准确性。
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公开(公告)号：CN114678039A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210388559.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了歌唱评价技术领域的一种基于深度学习的歌唱评价方法，包括如下步骤：步骤S10、获取大量的歌唱数据，对各所述歌唱数据进行清洗；步骤S20、提取清洗后的各所述歌唱数据的音频特征，构建特征数据集；步骤S30、创建一音频对齐模型，基于所述音频对齐模型对特征数据集中的各音频特征进行对齐；步骤S40、基于深度学习创建一多维度评价模型，利用对齐后的所述特征数据集对多维度评价模型进行训练；步骤S50、获取待评价音频，将所述待评价音频输入多维度评价模型，得到音准评价值、节奏评价值以及发音评价值并进行展示。本发明的优点在于：极大的提升了歌唱评价的准确性以及可解释性。
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