摘要
本发明公开了一种基于声乐直播课堂的音乐教学方法及系统,涉及音乐教学技术领域,包括分别采集声乐直播课堂中教师端和学员端的音频信号进行预处理,生成教师、学员帧级声学特征向量;基于教师、学员帧级声学特征向量,通过映射、域判别和CTC模型,生成映射特征向量、类别概率和对抗样本集合后,结合模型的损失函数值构建总损失函数,并进行模型参数的迭代优化、梯度定点舍入及反馈;本发明通过构建总损失函数、引入梯度反转层与梯度定点舍入机制,并结合三状态HMM状态路径和计算发音质量对数评分,显著提升了声乐直播教学场景下对于学员发音评估的稳健性与精度,从而为教师提供高分辨率的教学反馈依据。
技术关键词
音乐教学方法
音素后验概率
声乐
教师
后验概率分布
发音
深度神经网络架构
音乐教学系统
音乐教学技术
序列
参数
音频
样本
随机梯度下降
字符
直播教学
生成向量
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