一种音乐智能学习方法

本发明涉及一种音乐智能学习方法。本发明所述的方法包括：基于多模态传感器采集演奏数据，通过抗干扰处理与多维特征提取技术，精准量化音高、节奏及音色偏差；结合隐马尔可夫模型与迁移学习构建个性化偏差特征库，动态分析长期系统性错误模式；基于强化学习生成靶向练习策略，并通过触觉、听觉、视觉多模态反馈实时指导纠偏。本发明突破了传统音频分析的精度限制，实现复杂场景下的细微偏差检测，同时通过动态难度调整与多维交互反馈显著提升学习效率，本发明解决现有技术中演奏偏差识别精度低、个性化纠偏策略缺失及反馈单一的问题，适用于乐器教学、音乐康复训练及智能硬件集成领域。