申请/专利权人：杭州育恩科技有限公司

申请日：2023-09-08

公开（公告）日：2023-10-13

公开（公告）号：CN116884438A

主分类号：G10L25/51

分类号：G10L25/51;G10L25/30;G10L25/03;G10L25/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.01#授权;2023.10.31#实质审查的生效;2023.10.13#公开

摘要：本发明提供一种基于声学特征的练琴音准检测方法及系统，涉及音频处理技术领域，包括基于在乐器上设置的声学传感器获取演奏者在练琴时的音频信息，从所述音频信息中提取频谱特征、时域特征，并融合所述频谱特征、所述时域特征确定第一音频特征；通过预设的采样窗口确定所述音频信息中每一帧音频的音频能量，根据所述音频能量结合所述音频信息在多个时刻的频谱的音阶峰值，确定所述音频信息对应的第二音频特征；将所述第一音频特征和所述第二音频特征输入预先构建的音准识别模型，通过所述音准识别模型判断所述音频信息的音准是否与预设音准标准相匹配。

主权项：1.一种基于声学特征的练琴音准检测方法，其特征在于，包括：基于在乐器上设置的声学传感器获取演奏者在练琴时的音频信息，从所述音频信息中提取频谱特征、时域特征，并融合所述频谱特征、所述时域特征确定第一音频特征；通过预设的采样窗口确定所述音频信息中每一帧音频的音频能量，根据所述音频能量结合所述音频信息在多个时刻的频谱的音阶峰值，确定所述音频信息对应的第二音频特征；将所述第一音频特征和所述第二音频特征输入预先构建的音准识别模型，通过所述音准识别模型判断所述音频信息的音准是否与预设音准标准相匹配，其中，所述音准识别模型基于在卷积神经网络模型中引入学习因子并且对所有层的池化位置进行重构构建而成。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州育恩科技有限公司 基于声学特征的练琴音准检测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD