【摘 要】
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智能钢琴陪练方兴未艾,但当前市场上相关应用的智能化程度不够,缺失用户弹奏音频匹配原曲的能力。由于应用无法识别用户弹奏的曲目,导致每次练习前都需要用户手动指定曲目,这极大的增加了操作的复杂性。为了识别用户弹奏的曲目,即解决用户弹奏的钢琴音频的检索问题,本文提出了一种新的指纹算法,该算法基于用户弹奏时的按键行为。在实验中,本算法在MAESTRO V3.0.0数据集上达到了92.5%的检索准确率。本文以
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智能钢琴陪练方兴未艾,但当前市场上相关应用的智能化程度不够,缺失用户弹奏音频匹配原曲的能力。由于应用无法识别用户弹奏的曲目,导致每次练习前都需要用户手动指定曲目,这极大的增加了操作的复杂性。为了识别用户弹奏的曲目,即解决用户弹奏的钢琴音频的检索问题,本文提出了一种新的指纹算法,该算法基于用户弹奏时的按键行为。在实验中,本算法在MAESTRO V3.0.0数据集上达到了92.5%的检索准确率。本文以该算法为核心完成了智能钢琴音频分析模块,该模块中结合音乐信号分析技术、自动钢琴转录技术和对齐技术,实现了独有的“一键评测”功能:用户练琴时无需选曲,直接进行弹奏,应用对采集到的音频信号进行分析后,经过钢琴转录、钢琴音频检索以及乐谱对齐,最终对演奏进行评分。以该模块为基础,构建了完整的钢琴陪练应用,应用包含识谱模式、练习模式和评测模式。客户端与用户交互,主要负责采集用户弹奏的音频数据,经过本地计算后上传;部署在阿里云的服务端完成后续的计算任务并保存用户的弹奏记录。当前本应用已经上线各大应用市场,累计评测次数超过两千五百万次。
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