CN113112972A - 一种钢琴智能陪练***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种钢琴智能陪练***及方法，涉及计算音乐音频分析技术领域。本发明包括用户端，服务器端和算法端，用户端采用APP的形式，在iOS以及Android端进行开发，服务器端进行音频采样，算法端分析用户每一处弹奏时音准、力度、连贯性与节奏评价要素与原谱的对比，并为用户提供具有参考意义的技法改进建议。本发明旨在通过音频分析技术，去读解钢琴爱好者以及初学者在弹奏过程中，其“弹奏技法技巧”与钢琴原谱之间的差异性，从而为钢琴爱好者和初学者提供了一种“人工智能钢琴陪练指导”的***性的廉价解决方案。

Description

一种钢琴智能陪练***及方法
技术领域
本发明属于计算音乐音频分析技术领域，特别是涉及一种钢琴智能陪练***及方法。
背景技术
钢琴是源自西洋古典音乐中的一种键盘乐器，由52个白键，36个黑键共88个琴键以及金属弦音板组成，钢琴因为其优秀且全面的性能，被普遍用于独奏、伴奏或是多种乐器的合奏表演中；随着互联网、计算机以及机器学习等技术的发展，这些前沿技术逐步渗入传统艺术领域，产生由计算机技术和音乐交叉而成的新学科——计算音乐；
计算音乐是人工智能在声学方面一个广阔的应用领域，其基础建立在经典声学工程、计算机技术、计算机声学识别技术等多学科的交叉融合，计算音乐为我们提供了通过采集原始声学信号，识别声音特征，从而以数字化的方式去赋予原始声音数据与人机交互融合的可行性；
在目前的钢琴陪练领域中多采用“钢琴教师辅导”的传统“师徒制”，通过教师现场聆听爱好者/初学者的弹奏，从经验角度对于钢琴演奏爱好者/初学者提供指导，这种方式自钢琴诞生之日起一直沿用到现在，其不足在于作为“钢琴教师”，必然具备“个性化”特征，从而导致其“辅导”尽管在总体上具有很好的指导意义，但同时也具有一定的随机性和随意性，同时，相对于众多的钢琴爱好者以及初学者而言，钢琴教师存在严重的资源稀缺性和地理分布不均衡性，这在爱好者和初学者的视角而言就反应为“钢琴陪练”的高成本，这种成本不仅仅反映在学时费，还反映在时间、地点、交通等多种元素的复合上，另一方面也就严重影响了钢琴学习的便利性；
另一方面，现有钢琴陪练技术更多依赖硬件设备，甚至需要购买特定的钢琴，对初学者来讲具有诸如，依赖设备不了解、不会用，家里已有一架钢琴的情况下再新购不现实等不利限制条件；并且现有钢琴陪练软件多只对错音，音准这样的明显错误做出标记，而针对力度，节奏，连贯性等较隐性但又十分重要的要素不能做出评判，更是缺少分析评价，并提出帮助用户改进的指导意见等环节；同时，现有钢琴陪练相关的软件***，不具备“社区功能”，未能打通爱好者/初学者之间的“联结”，从而未能充分利用互联网技术，创造出钢琴爱好者之间的交互；
因此，如何借助机器学习等技术对演奏进行音准、节奏、力度和连贯性上的分析及改进提示，帮助钢琴爱好者提高演奏能力，是亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种钢琴智能陪练***及方法，旨在通过音频分析技术，去读解钢琴爱好者以及初学者在弹奏过程中，其“弹奏技法技巧”与钢琴原谱之间的差异性，从而为钢琴爱好者和初学者提供了一种“人工智能钢琴陪练指导”的***性的廉价解决方案。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种钢琴智能陪练***，包括用户端，服务器端和算法端，所述用户端采用APP的形式，在iOS以及Android端进行开发，所述服务器端进行音频采样，所述算法端分析用户每一处弹奏时音准、力度、连贯性与节奏评价要素与原谱的对比，为用户提供具有参考意义的技法改进建议。
一种钢琴智能陪练方法，包括以下步骤：
步骤一：首先应用向手机或平板申请麦克风权限；
步骤二：获得权限后，对用户弹奏进行录音，采集音频数据；
步骤三：***对音频进行降噪、除杂处理，并转为MIDI格式的文件；
步骤四：由用户音频转为的MIDI文件与原谱的MIDI文件进行对比，分析用户每一处弹奏时音准，力度，连贯性与节奏等评价要素与原谱的区别；
步骤五：利用机器学习算法，为用户提供具有参考意义的技法改进建议；
步骤六：完成钢琴智能陪练。
优选地，所述步骤一中在用户端，用户通过手机或平板电脑打开APP，找到想要练习的曲谱。
优选地，所述步骤二中，获取权限后，用户开始弹奏，琴谱将跟随用户弹奏进行滚动，同时APP将对用户音频进行录音，音频自动上传至服务器端。
优选地，所述步骤四中利用布置在服务器端的算法，首先进行音频转谱，将用户弹奏音频转为MIDI格式的文件，然后将该文件与原谱MIDI文件进行对比分析，比较用户音频生成文件每一段中，各项弹奏评价要素，如音准，力度，节奏及连贯性等与原谱文件的差异性。
优选地，所述步骤五中分析得出用户弹奏过程中欠缺所在，并根据对每一项要素，通过加权平均的方式对用户本次弹奏进行综合评价。
优选地，所述步骤五中最后将用户总得分以及分析报告从服务器端传回客户端，使用户下一次的弹奏改进更有针对性，提高用户的学习效率。
优选地，所述步骤二中用户弹奏的过程中，APP实时提供反馈，并且用户弹奏结束后，可以通过回放去观看APP给予的详细的反馈建议。
优选地，所述方案中用户弹奏的数据结果可以通过互联网平台进行共享，并且分享内容经过更多的爱好者评价，将为弹奏者带来分享体验，同时这些评价也将进一步优化分析评价体系的算法。
本发明具有以下有益效果：
1.陪练体系更加成熟，不仅仅停留在是否错音，音准等问题上，究其原因，是由于本发明并未采用传统的音频进行对比，而是转成MIDI文件后进行对比，因MIDI文件中保留了更丰富的音乐信息，使得我们可以设定更多的评价要素，提高学习效率的同时使训练更加具有针对性。
2.引入多要素分析评价体系，用户某一项评价要素得分较低时，提出针对性的修正建议。
3.社区性，引入社区功能，使钢琴爱好者们能够产生交互，同时社区功能将接受钢琴教学者、独立音乐人的入驻，使该社区更加丰富多元。
4.娱乐性，通过动画化的UI交互界面，以及游戏式的弹奏方式，并引入在线PK，社区排名等制度，将练琴娱乐化，同时向用户提供足够的正反馈，使练琴的过程不再枯燥乏味。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种钢琴智能陪练方法的操作方法流程图；
图2为本发明的一种钢琴智能陪练***的音频转换流程图；
图3为本发明的一种钢琴智能陪练***的文件对比流程图；
图4为本发明的一种钢琴智能陪练***的操作流程图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
请参阅图2-4所示，本发明为一种钢琴智能陪练***，包括用户端，服务器端和算法端，用户端采用APP的形式，在iOS以及Android端进行开发，服务器端进行音频采样，算法端分析用户每一处弹奏时音准、力度、连贯性与节奏评价要素与原谱的对比，为用户提供具有参考意义的技法改进建议。
实施例二：
请参阅图1所示，一种钢琴智能陪练方法，包括以下步骤：
步骤一：首先应用向手机或平板申请麦克风权限；
步骤二：获得权限后，对用户弹奏进行录音，采集音频数据；
步骤三：***对音频进行降噪、除杂处理，并转为MIDI格式的文件；
步骤四：由用户音频转为的MIDI文件与原谱的MIDI文件进行对比，分析用户每一处弹奏时音准，力度，连贯性与节奏等评价要素与原谱的区别；
步骤五：利用机器学习算法，为用户提供具有参考意义的技法改进建议；
步骤六：完成钢琴智能陪练。
其中，步骤一中在用户端，用户通过手机或平板电脑打开APP，找到想要练习的曲谱。
其中，步骤二中，获取权限后，用户开始弹奏，琴谱将跟随用户弹奏进行滚动，同时APP将对用户音频进行录音，音频自动上传至服务器端。
其中，步骤四中利用布置在服务器端的算法，首先进行音频转谱，将用户弹奏音频转为MIDI格式的文件，然后将该文件与原谱MIDI文件进行对比分析，比较用户音频生成文件每一段中，各项弹奏评价要素，如音准，力度，节奏及连贯性等与原谱文件的差异性。
其中，步骤五中分析得出用户弹奏过程中欠缺所在，并根据对每一项要素，通过加权平均的方式对用户本次弹奏进行综合评价。
其中，步骤五中最后将用户总得分以及分析报告从服务器端传回客户端，使用户下一次的弹奏改进更有针对性，提高用户的学习效率。
其中，步骤二中用户弹奏的过程中，APP实时提供反馈，并且用户弹奏结束后，可以通过回放去观看APP给予的详细的反馈建议。
其中，方案中用户弹奏的数据结果可以通过互联网平台进行共享，并且分享内容经过更多的爱好者评价，将为弹奏者带来分享体验，同时这些评价也将进一步优化分析评价体系的算法。
基于目前的钢琴陪练方式未能将海量的钢琴爱好者的弹奏音频转换为可利用的数据资源，并未能根据钢琴弹奏的声纹特征并运用计算音乐技术去读解出声音特征与弹奏技法之间的逻辑关系，本发明旨在提供一种基于现有设备(包括手机、平板电脑等)与钢琴配合的钢琴陪练方法，为钢琴爱好者在任何时候练琴都能提供相应的分析指导；同时，本发明以计算音乐技术提供了实时的反馈评价功能，通过用户音频转为的MIDI文件与原MIDI文件的对比，进行差异性分析，找出其间音准、力度、节奏及连贯性等方面的差异，并针对用户某方面的不足提供相应的分析指导；
本发明钢琴智能陪练***及方法利用MIDI文件间的对比技术，通过用户音频转成的MIDI文件和原谱的MIDI文件的对比，对各项评价要素进行差异性分析。
本发明钢琴智能陪练***及方法更新了评估模式，通过MIDI文件的对比，差异性分析后通过差异程度的大小，评估用户的弹奏水平。
本发明钢琴智能陪练***及方法更新了反馈与指导方式，用户弹奏完成后，经差异性对比分析生成文字版指导建议，对每一小段进行加权打分，并对不同打分设定不同的颜色等级，最后生成一张带有不同颜色的曲谱，让用户直观的了解到该首曲子弹奏过程中哪些部分需要改进。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (9)

1.一种钢琴智能陪练***，其特征在于：包括用户端，服务器端和算法端，所述用户端采用APP的形式，在iOS以及Android端进行开发，所述服务器端进行音频采样，所述算法端分析用户每一处弹奏时音准、力度、连贯性与节奏评价要素与原谱的对比，并为用户提供具有参考意义的技法改进建议。
2.根据权利要求1所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：首先应用向手机或平板申请麦克风权限；
步骤二：获得权限后，对用户弹奏进行录音，采集音频数据；
步骤三：***对音频进行降噪、除杂处理，并转为MIDI格式的文件；
步骤四：由用户音频转为的MIDI文件与原谱的MIDI文件进行对比，分析用户每一处弹奏时音准，力度，连贯性与节奏等评价要素与原谱的区别；
步骤五：利用机器学习算法，为用户提供具有参考意义的技法改进建议；
步骤六：完成钢琴智能陪练。
3.根据权利要求2所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述步骤一中在用户端，用户通过手机或平板电脑打开APP，找到想要练习的曲谱。
4.根据权利要求3所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述步骤二中，获取权限后，用户开始弹奏，琴谱将跟随用户弹奏进行滚动，同时APP将对用户音频进行录音，音频自动上传至服务器端。
5.根据权利要求4所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述步骤四中利用布置在服务器端的算法，首先进行音频转谱，将用户弹奏音频转为MIDI格式的文件，然后将该文件与原谱MIDI文件进行对比分析，比较用户音频生成文件每一段中，各项弹奏评价要素，如音准，力度，节奏及连贯性等与原谱文件的差异性。
6.根据权利要求5所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述步骤五中分析得出用户弹奏过程中欠缺所在，并根据对每一项要素，通过加权平均的方式对用户本次弹奏进行综合评价。
7.根据权利要求6所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述步骤五中最后将用户总得分以及分析报告从服务器端传回客户端，使用户下一次的弹奏改进更有针对性，提高用户的学习效率。
8.根据权利要求7所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述步骤二中用户弹奏的过程中，APP实时提供反馈，并且用户弹奏结束后，可以通过回放去观看APP给予的详细的反馈建议。
9.根据权利要求8所述的一种钢琴智能陪练方法，其特征在于，所述方案中用户弹奏的数据结果可以通过互联网平台进行共享，并且分享内容经过更多的爱好者评价，将为弹奏者带来分享体验，同时这些评价也将进一步优化分析评价体系的算法。
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