【摘要】：音樂視唱是以培養(yǎng)音樂能力為主要教學(xué)目標(biāo)的基礎(chǔ)學(xué)科,在音樂相關(guān)領(lǐng)域的教學(xué)中的有著極其重要的基礎(chǔ)地位。隨著個(gè)性化教學(xué)和自主學(xué)習(xí)理念的普及,傳統(tǒng)視唱教學(xué)模式的局限性逐漸明顯,為此音樂教學(xué)領(lǐng)域正積極探索在不同條件、不同層面下的教學(xué)改革。實(shí)踐證明,在音樂視唱教學(xué)中數(shù)字化多媒體技術(shù)的應(yīng)用,能有效的提高教學(xué)效果、豐富教學(xué)方法,為學(xué)科的建設(shè)和發(fā)展帶來新的機(jī)遇。然而,多媒體技術(shù)只能用于實(shí)現(xiàn)教學(xué)輔助設(shè)備或者輔助教學(xué)系統(tǒng),并不能主動(dòng)為學(xué)生和教師提供個(gè)性化的教學(xué)服務(wù),要實(shí)現(xiàn)音樂視唱的個(gè)性化教學(xué)需要研究出更加智能化、更有自主性的教學(xué)系統(tǒng)。智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)(ITS)是利用計(jì)算機(jī)模仿教學(xué)專家的經(jīng)驗(yàn)、方法來輔助教學(xué)工作的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。ITS為學(xué)習(xí)者提供了個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和自適應(yīng)的教學(xué)方法,從而減少學(xué)生對(duì)老師的依賴,實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)。經(jīng)過多年的研究和發(fā)展,以及人工智能技術(shù)的助力,ITS已基本形成穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)和統(tǒng)一的實(shí)現(xiàn)規(guī)范,并在計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、語言、醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科上誕生了都很多優(yōu)秀的產(chǎn)品�；谝陨媳尘�,本文以通用ITS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),結(jié)合音樂視唱學(xué)科在教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法上的特點(diǎn),對(duì)音樂視唱智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)模型進(jìn)行研究,并完成系統(tǒng)整體架構(gòu)的設(shè)計(jì),主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)結(jié)合音樂視唱的學(xué)科特性,對(duì)音樂視唱智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中的領(lǐng)域知識(shí)模型、學(xué)習(xí)者模型、教師模型進(jìn)行研究和設(shè)計(jì),為系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供理論依據(jù)和參考。(2)提出一組具有較好區(qū)分度的樂譜難度特征集,并設(shè)計(jì)基于樂譜難度的樂譜推薦算法和策略,實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)學(xué)中學(xué)習(xí)資源的個(gè)性化推送。(3)提出有一定適用性的音樂視唱能力水平評(píng)估方法和模型,從音樂專業(yè)的角度定義多個(gè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo),實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平的智能化評(píng)估。(4)設(shè)計(jì)音樂視唱智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)的人機(jī)接口和系統(tǒng)架構(gòu)。其中人機(jī)接口部分主要包括學(xué)習(xí)者模型可視化、樂譜展示組件、學(xué)習(xí)工具等圖形化用戶接口的設(shè)計(jì)。本研究的創(chuàng)新之處主要有兩點(diǎn):其一,系統(tǒng)的研究了音樂視唱智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)模型的主要內(nèi)容和設(shè)計(jì)方法;其二,針對(duì)ITS中樂譜資源推薦和視唱能力評(píng)估等問題,提出了基本的解決思路并設(shè)計(jì)了具有一定可行性的算法。
【圖文】：

碩士學(xué)位論文逡逑ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑口是ＩＴＳ與學(xué)習(xí)者之間實(shí)現(xiàn)交互的前端界面。其它各個(gè)模塊通提供學(xué)習(xí)資源、教學(xué)指導(dǎo)、學(xué)習(xí)者模型等數(shù)據(jù)的可視化，同時(shí)反饋信息。用戶則利用人機(jī)接口實(shí)施具體的學(xué)習(xí)行為。ＩＴＳ的人然語言處理、人機(jī)對(duì)話、教師模型調(diào)整、虛擬現(xiàn)實(shí)等功能。逡逑ｆ邐＼逡逑

圖２－２信號(hào)預(yù)處理效果圖逡逑從對(duì)比圖中可以看到，音頻信號(hào)經(jīng)過濾波后頻率過高和過低的部分被剔除掉了；逡逑經(jīng)過預(yù)加重及端點(diǎn)檢測(cè)，背景噪音被進(jìn)一步減弱，聲音信號(hào)變得更加清晰，也提逡逑出了有效的人聲片段，達(dá)到了提取主要人聲信號(hào)，濾除噪聲的目的。逡逑２．３．２基音頻率提取逡逑基音頻率是基音周期的倒數(shù)，即基音產(chǎn)生時(shí)發(fā)聲體的振動(dòng)頻率。通過前面的對(duì)逡逑高概念的介紹了解到，，音高主要由基音決定，為提取語音信號(hào)中的音高序列，首逡逑要檢測(cè)出信號(hào)中存在的基音頻率。基音區(qū)別于泛音最明顯的特征就是周期性，因逡逑基音檢測(cè)算法的核心就是檢測(cè)信號(hào)中呈周期性出現(xiàn)的成分�，F(xiàn)有基音檢測(cè)算法主逡逑有以下三類：逡逑（１）時(shí)域法逡逑時(shí)域法即利用語音信號(hào)時(shí)域特征的方法，這類方法直接通過語音波形來檢測(cè)基逡逑周期，常見的有：自相關(guān)分析法、平均幅度差法、并行處理法、數(shù)據(jù)減少法等。逡逑域法計(jì)算簡(jiǎn)單，但檢測(cè)效果受信號(hào)質(zhì)量的影響較大。逡逑（２）頻域法逡逑
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：G434;J613.1-4

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10 王學(xué)t

本文編號(hào)：2673426