摘要
本发明提供了一种基于深度学习的声乐训练方法,包括:通过多源传感器采集声乐训练数据;对声乐训练数据进行预处理,提取声学特征、表情特征和生理特征,构建多模态特征向量;将所述多模态特征向量输入深度学习模型,所述深度学习模型通过卷积神经网络分析声学特征,通过时间递归网络分析生理特征时序变化,并通过跨模态注意力机制融合多模态特征向量;基于所述深度学习模型的输出,生成实时反馈信息,所述实时反馈信息包括音准修正建议、呼吸节奏指导及情感表达强度评分;根据所述实时反馈信息动态调整训练难度,生成个性化训练计划,并更新深度学习模型的参数。本发明实施例能够有效解决地域限制、学习效率较低且难以实现个性化教学等问题。
技术关键词
声乐
深度学习模型
多模态
深度学习分析
表情特征
高灵敏度麦克风
融合声学特征
可视化界面
肌肉运动单元
红外摄像头
梅尔频率倒谱系数
一维卷积神经网络
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融合神经网络
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