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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明提供了歌唱评价技术领域的一种面向教育的多维度歌唱评价方法，包括：步骤S10、获取包括待评价音频数据和标准音频数据的音频数据集；步骤S20、对音频数据集进行数据清洗；步骤S30、提取音频数据集的声学特征；步骤S40、对声学特征进行预处理；步骤S50、创建乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型、总评价模型；步骤S60、基于乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型以及声学特征对评价音频数据进行评价，依次生成评价值；步骤S70、总评价模型基于各评价值生成总评价值。本发明的优点在于：实现对歌唱进行多维度评价，极大的提升了歌唱评价的准确性和可解释性。

主权项：1.一种面向教育的多维度歌唱评价方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S10、获取包括待评价音频数据和标准音频数据的音频数据集；步骤S20、对所述音频数据集进行数据清洗；步骤S30、提取数据清洗后的所述音频数据集的声学特征；步骤S40、对所述声学特征进行预处理；步骤S50、创建一乐感评价模型、一音准评价模型、一节奏评价模型、一整体性评价模型、一咬字吐字评价模型以及一总评价模型；步骤S60、基于所述乐感评价模型、音准评价模型、节奏评价模型、整体性评价模型、咬字吐字评价模型以及预处理后的声学特征对评价音频数据进行评价，依次生成乐感评价值、音准评价值、节奏评价值、整体性评价值以及咬字吐字评价值；步骤S70、总评价模型基于所述乐感评价值、音准评价值、节奏评价值、整体性评价值以及咬字吐字评价值生成总评价值；步骤S80、展示所述乐感评价值、音准评价值、节奏评价值、整体性评价值、咬字吐字评价值以及总评价值；所述步骤S50中，所述乐感评价模型用于：提取所述音频数据集的无伴奏连续发声段，利用VAD算法计算所述无伴奏连续发声段中至少一个发声句的气息评价值；所述气息评价值包括气息量评分、气息支撑评分和气息控制评分中的至少一项；通过梅尔频率倒谱系数和基频对准待评价音频数据和标准音频数据的各语音帧进行对齐，基于对齐后的所述语音帧的重叠性计算节奏评价值；基于所述气息评价值和节奏评价值计算得到乐感评价值；所述步骤S50中，所述音准评价模型用于：利用信噪比以及谐噪比对待评价音频数据和标准音频数据进行去噪处理；通过所述梅尔频率倒谱系数和基频对准待评价音频数据和标准音频数据的各语音帧进行对齐；计算所述音频数据集的基频均值，将各所述语音帧的频率减去基频均值以计算音高，进而得到音准评价值；所述步骤S50中，所述节奏评价模型用于：通过所述梅尔频率倒谱系数和基频对准待评价音频数据和标准音频数据的各语音帧进行对齐；基于对齐后的所述语音帧计算各音节的长短、快慢以及停顿程度，进而得到节奏评价值；所述步骤S50中，所述整体性评价模型用于：通过歌词准确性、旋律流畅性、节奏合理性生成整体性评价值；所述步骤S50中，所述咬字吐字评价模型用于：通过高斯混合模型和隐马尔可夫模型，对所述待评价音频数据和标准音频数据中的单词和音素进行对齐后，结合深度神经网络计算咬字吐字评价值。

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