一种乐器辅助智能教学系统及其教学方法与流程

文档序号:17493442发布日期:2019-04-23 20:55阅读:457来源:国知局
一种乐器辅助智能教学系统及其教学方法与流程

本发明涉及乐器教学领域,特别涉及一种乐器辅助智能教学系统及其教学方法。



背景技术:

钢琴是一种键盘乐器,用键拉动琴槌以敲打琴弦。钢琴通常包括踏板、调音钉、琴槌、制音器、击弦机、音板和琴键构成。当钢琴上的琴键被按下时,钢琴内部的琴槌会敲击在对应琴弦上,琴弦的振动耦合到音板上发出声音。整个琴键都是由黑键和白键组合而成,通常包括黑键36个,白键52个,共88个。一个乐曲的演奏过程可以看成是一个或多个琴槌组合以不同的力度和速度敲击琴弦发出声音的过程。

随着技术的不断发展,现代钢琴不断与新技术相结合,对如何利用新技术帮助钢琴的演奏和指导钢琴的教学方面不断提出新的要求。2018年3月6日申请的申请号为cn201710912292.x的中国专利一种智能钢琴演奏测评方法及系统,公开了一种智能钢琴演奏测评方法,该方法通过midi采集,来作为系统输入与大师数据进行分析比对评估,给出反馈,进行音乐教育。但是,该方法要求使用者在专用的midi键盘或电子琴上进行演奏,适用范围窄。2017年6月27号申请的申请号为cn201710497916.6的中国专利一种智能钢琴学习机及其控制方法,公开了一种智能钢琴学习机,利用一种光电二级管式的工具,进行按键检测,该学习机可以安放在任意钢琴键盘上,通过光电二级管检测琴键按下/释放状态进行分析评估,并给出反馈。该学习机缺点是安放在琴键上占用琴键空间,影响弹奏,同时,只能对按键与否进行检测,无法进行力度检测。

乐器的学习需要大量的重复性练习,如何更好的为乐器练习者提供教学辅助用具是本领域技术人员亟待解决的技术问题。



技术实现要素:

本发明的目的是提供一种乐器辅助智能教学系统及其教学方法,通过对振动信号直接分析,利用深度学习方法提取演奏者按键信息的方式,具有通用、便捷和准确的优点。

为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是:

一种乐器辅助智能教学系统,至少包括信号采集装置和信号分析装置,所述信号采集装置用于采集信号,所述信号分析装置用于接收信号,并进行分析、反馈以及教学指导。所述信号采集装置通过有线或无线方式连接所述信号分析装置。所述信号采集装置包括至少一个拾振器。所述信号分析装置为电脑或手机。

当所述信号采集装置与所述信号分析装置有线方式连接,所述信号采集装置与信号分析装置电连接。当所述信号采集装置与信号分析装置通过无线方式连接,所述信号采集装置与信号分析装置之间通过蓝牙、红外、wifi、wimax和无线电波等方式连接。

所述信号采集装置与信号分析装置之间设有音箱。所述信号采集装置、音箱和信号分析装置之间采用有线方式连接,所述信号采集装置与所述音箱电连接,所述音箱与所述信号分析装置电连接。所述信号采集装置、音箱和信号分析装置之间采用有线方式和无线方式结合的连接方式,具体的,所述信号采集装置与所述音箱电连接,所述音箱与所述信号分析装置之间通过无线方式连接,进一步的,所述音箱与所述信号分析装置之间通过蓝牙、红外、wifi、wimax和无线电波等方式连接。

本发明还公开了上述乐器辅助智能教学系统的教学方法,其步骤如下:

步骤一:将所述信号采集装置安装在演奏乐器上,并建立所述信号采集装置和信号分析装置之间的连接,构建信号传输系统。

步骤二:所述信号采集装置拾取演奏振动信号,并转换为演奏电信号,输出至所述信号分析装置。

步骤三:所述信号分析装置将演奏电信号切分为等时间长的若干片段,将每个片段输入所述深度神经网络模型中进行节奏、力度、按键等信号的提取。

步骤四:所述电脑将提取的信号与标准信号进行比对,并输出比对结果。

作为优选,演奏电信号存储在所述信号分析装置中,记录下的数据作为之后检视演奏者演奏音准的依据,也可以用于追踪演奏者的表现。

与现有技术相比,本发明具有以下优点:本发明所述乐器辅助智能教学系统通过对拾取的振动信号直接分析,利用深度神经网络模型提取演奏者按键信息的方式,提供了一种通用、便捷、准确的智能钢琴学习系统。所述乐器辅助智能教学系统结构简单,适用范围广。

附图说明

在此描述的附图仅用于解释目的,而不意图以任何方式来限制本发明公开的范围。另外,图中的各部件的形状和比例尺寸等仅为示意性的,用于帮助对本发明的理解,并不是具体限定本发明各部件的形状和比例尺寸。本领域的技术人员在本发明的教导下,可以根据具体情况选择各种可能的形状和比例尺寸来实施本发明。在附图中:

图1是本发明实施例一的乐器辅助智能教学系统的结构示意图;

图2是本发明实施例二的乐器辅助智能教学系统的结构示意图;

图3是本发明实施例二的乐器辅助智能教学系统的教学方法示意图。

图中所示:1-拾振器、2-电脑、3-音箱。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是,当元件被称为“设置于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的,并不表示是唯一的实施例。

除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

实施例一

请参见图1,一种乐器辅助智能教学系统,包括信号采集装置和信号分析装置,所述信号采集装置用于采集演奏振动信号,所述信号分析装置用于接收演奏振动信号,并进行分析、反馈以及教学指导。所述信号采集装置通过有线或无线方式连接所述信号分析装置。本实施例中,所述信号采集装置包括至少一个拾振器1。所述信号分析装置为电脑2。

每个所述拾振器1贴于钢琴琴板表面拾取钢琴振动信号,每个所述拾振器1与所述电脑2电连接或者通过蓝牙连接。所述电脑2设置有已经训练好的深度神经网络模型,且所述电脑2内设置有标准信号。

所述乐器辅助智能教学系统的教学方法如下:

步骤一:将所述拾振器1安装在钢琴上,并建立所述拾振器1和电脑2之间的连接,构建信号传输系统。

步骤二:所述拾振器1拾取演奏振动信号,并转换为演奏电信号,输出至所述电脑2。

步骤三:所述电脑2将演奏电信号切分为等时间长的若干片段,将每个片段输入所述深度神经网络模型中,进行节奏、力度、按键等信号的提取。

步骤四:所述电脑2将提取的信号与标准信号进行比对,并输出比对结果。

步骤五:演奏电信号存储在所述电脑2中,记录下的数据作为之后检视演奏者演奏音准的依据,也可以用于追踪演奏者的表现。

实施例二

请参见图2,一种乐器辅助智能教学系统,包括依次连接的信号采集装置、音箱3和信号分析装置,本实施例中,所述信号采集装置包括至少一个拾振器1。所述信号分析装置为电脑2。所述信号采集装置用于采集演奏信号,所述信号分析装置用于接收演奏信号,并进行分析、反馈以及教学指导,所述音箱3用于播放所述电脑传输的如教学指导语音、伴奏和节拍等信息进行教学指导。

每个所述拾振器1贴于钢琴琴板表面拾取钢琴振动信号,每个所述拾振器1和音箱3电连接,所述音箱3和电脑2之间电连接或者通过蓝牙连接。每个所述拾振器1拾取的演奏振动信号经所述音箱3传输给所述电脑2。所述电脑2设置有已经训练好的深度神经网络模型,且所述电脑2内设置有标准信号。

请参见图3,所述乐器辅助智能教学系统的教学方法如下:

步骤一:将所述拾振器1安装在钢琴上,并建立所述拾振器1、音箱3和电脑2之间的连接,构建信号传输系统。

步骤二:所述电脑2将需要输出的音频信号,如教学指导语音、伴奏和节拍等信息输出至音箱3进行播放。同时,所述拾振器1拾取演奏振动信号,并转换为演奏电信号,通过所述音箱3输出至所述电脑2。

步骤三:所述电脑2将演奏电信号切分为等时间长的若干片段,将每个片段输入所述深度神经网络模型中,进行节奏、力度、按键等信号的提取。

步骤四:所述电脑2将提取的信号与标准信号进行比对,并输出比对结果。

步骤五:演奏电信号存储在所述电脑2中,记录下的数据作为之后检视演奏者演奏音准的依据,也可以用于追踪演奏者的表现。

应该理解,以上描述是为了进行图示说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述,在所提供的示例之外的许多实施例和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此,本教导的范围不应该参照上述描述来确定,而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。出于全面之目的,所有文章和参考包括专利申请和公告的公开都通过参考结合在本文中。在前述权利要求中省略这里公开的主题的任何方面并不是为了放弃该主体内容,也不应该认为申请人没有将该主题考虑为所公开的发明主题的一部分。

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