摘要
本发明公开了一种基于生物信号反馈的乐器演奏技巧优化方法,包括如下步骤:S1、采集多模态生物信号;S2、通过深度卷积网络生成生理信号特征向量;S3、利用多模态自注意力网络生成演奏者生理状态向量;S4、实时采集演奏者的微动作数据;S5、通过支持向量机建立动作误差模型并计算误差修正量;S6、使用模拟退火算法优化演奏者的微动作,动态调整演奏动作参数;S7、实时采集演奏音频并使用快速傅里叶变换分析音频信号,结合演奏者生理状态向量对音质进行动态优化;S8、通过图神经网络和贝叶斯优化算法进行生物信号与音频信号的协同建模,实时调整演奏者的动作模式和音质。本发明通过生物信号反馈与音频信号协同建模,实时乐器演奏技巧优化。
技术关键词
信号
模拟退火算法
生理
音频
生物
频谱特征
乐器
支持向量机
注意力
参数
误差模型
多模态
音质特征
计算误差
柔性压电传感器
联合嵌入模型
拉格朗日乘子法
深度卷积神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
电流互感器误差
幅值
集成学习方法
误差预测
特征值
轨道异物检测系统
高清摄像头
远程监控中心
高风险
高性能
数据挖掘方法
自动驾驶技术
云平台
数据挖掘装置
数据发送模块
长度测量方法
耦合电感
时间差
线缆
回波检测电路
机器人语音交互
信号识别模型
多语种语音
子模块
数据