CN104485091A - 电子乐器智能学习方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了电子乐器智能学习方法,包括如下步骤:1)采集电子乐器的各谐波音,并将各谐波音通过计算转换单元分别转换为待检测乐器的时域特性、频谱特性和标准音频率;2)将上述时域特性、频谱特性和标准音频率转换为音频信号;3)将上述音频信号发送给存储单元。本发明具有测量精度高、使用方便、直观准确,可用于各种乐器的定音器、调音器、节拍器等。
Description
技术领域
本发明涉及滤波器领域,具体地说,特别涉及到一种电子乐器智能学习方法。
背景技术
中国乐器制造行业已经基本形成了较为完整的工业生产体系,基本可以加工世界上所有大类乐器,门类齐全、品种众多,大约有钢琴、提琴、西管乐器等不同类别1200多个型号,规格3万多个,钢琴等大类乐器 。其产品已经形成专业化生产格局,钢琴铁板、音板、击弦机、外壳等主要钢琴部件专业加工厂开始形成规模。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足,提供一种电子乐器智能学习方法,以解决上述问题。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现:
电子乐器智能学习方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)采集电子乐器的各谐波音,并将各谐波音通过计算转换单元分别转换为待检测乐器的时域特性、频谱特性和标准音频率;
2)将上述时域特性、频谱特性和标准音频率转换为音频信号;
3)将上述音频信号发送给存储单元。
优选的,所述电子乐器的谐波音的采集次数为8~12次。
优选的,所述3~4次采集到的谐波音设为一组。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
本发明具有测量精度高、使用方便、直观准确,可用于各种乐器的定音器、调音器、节拍器等。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
实施例1
电子乐器智能学习方法,包括如下步骤:
1)采集8次电子乐器的各谐波音,并将各谐波音通过计算转换单元分别转换为待检测乐器的时域特性、频谱特性和标准音频率;
2)将上述时域特性、频谱特性和标准音频率转换为音频信号;
3)将上述音频信号发送给存储单元。
实施例2
电子乐器智能学习方法,包括如下步骤:
1)采集12次电子乐器的各谐波音,并将各谐波音通过计算转换单元分别转换为待检测乐器的时域特性、频谱特性和标准音频率;
2)将上述时域特性、频谱特性和标准音频率转换为音频信号;
3)将上述音频信号发送给存储单元。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.电子乐器智能学习方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)采集电子乐器的各谐波音,并将各谐波音通过计算转换单元分别转换为待检测乐器的时域特性、频谱特性和标准音频率;
2)将上述时域特性、频谱特性和标准音频率转换为音频信号;
3)将上述音频信号发送给存储单元。
2.根据权利要求1所述的电子乐器智能学习方法,其特征在于:所述电子乐器的谐波音的采集次数为8~12次。
3.根据权利要求2所述的电子乐器智能学习方法,其特征在于:所述3~4次采集到的谐波音设为一组。
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CN201410780026.2A CN104485091A (zh) | 2014-12-17 | 2014-12-17 | 电子乐器智能学习方法 |
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CN201410780026.2A CN104485091A (zh) | 2014-12-17 | 2014-12-17 | 电子乐器智能学习方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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CN104485091A true CN104485091A (zh) | 2015-04-01 |
Family
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Family Applications (1)
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2014
- 2014-12-17 CN CN201410780026.2A patent/CN104485091A/zh active Pending
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