分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法

本发明提出分数阶语谱图深度学习的声乐发声练习质量等级评定方法，包括以下步骤；步骤S1、采集歌唱者声乐母音发声练习的音频信号，并根据发声指标标注相应的质量等级，构建样本数据集，用于模型的训练、测试和验证；步骤S2、将音频信号转换为一系列的分数阶语谱图；步骤S3、构建模型中的基于DenseNet和通道注意力机制的分数阶语谱图深度特征提取网络，将提取的分数阶语谱图深度特征输入到BiLSTM网络，抽取发声练习信号的时间序列特征；步骤S4、采用量子烟花算法优化模型的核极限学习机的超参数，将抽取的时间序列特征映射到高维空间进行质量等级决策，形成评定结果；步骤S5、对模型进行训练；本发明能够更好地适应非平稳信号的特性，提供更准确的频谱分析。