摘要
本发明公开了一种基于AI的钢琴练习辅助方法、系统、设备及介质,所述方法具体包括:采用信号处理技术对声音数据进行去噪和分割,采用动作识别算法提取出动作数据的手指按键时序特征,获得声音特征集和动作特征集;基于声音特征集和动作特征集,采用双模态Transformer评估网络进行多维分析,获得第一评估得分;获取学习者在钢琴演奏时的情感表现数据,根据预设的情感分析模型对情感表现数据进行分析处理,获得情感分析结果;根据第一情感分析结果和第一评估得分,采用深度学习算法对学习者的演奏风格与薄弱环节进行分类,确定个性化的改进方向与优先级序列。本发明为学习者提供全面的演奏评估和情感分析,有效提升了钢琴练习的效率和针对性。
技术关键词
动作特征
情感分析模型
情感特征
信号处理技术
深度学习算法
数据
手部关键点
双模态
钢琴
时序特征
识别算法
情感评估
风格
注意力
声学特征
按键
视觉特征
短时傅里叶变换
马尔可夫模型
融合特征