[发明专利]音乐演奏人工智能分析方法、系统及设备

权利要求书

1.音乐演奏人工智能分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1，读取演奏的乐谱对应的音频文件及标准MIDI文件；

S2，通过端点检测将演奏乐谱的音频文件切分成一组单个音符的音乐段，并计算出每个音乐段的起始时间；

S3，按时序将标准MIDI文件中的每个音符的起始时间与切分后对应时序的音乐段的起始时间进行比对和/或按时序判断标准MIDI文件中的每个音符与切分后对应时序的音乐段所表示的音符是否相同来进行分析；

所述S3步骤包括如下过程，

S31，第一轮匹配，判断标准MIDI文件中的一个音符的频率属性与对应时序音乐段所表示的音符的频率属性是否匹配及判断标准MIDI文件中的该音符与对应时序音乐段的起始时间差是否在阈值内；

S32，若上述两个判断条件不都成立，第一轮匹配失败，执行S33步骤；反之，第一轮匹配成功，在数组中记录信息为标准MIDI文件中的一个音符和/或对应时序音乐段所表示的音符，并执行S34；

S33，第二轮匹配，判断标准MIDI文件中的该音符与对应时序音乐段的起始时间差是否在阈值内，若判断结果为是，第二轮匹配成功，在数组中记录信息为标准MIDI文件中的一个音符和/或对应时序音乐段所表示的音符，并执行S34步骤；反之，第二轮匹配失败，在数组中记录信息为null值，执行S34步骤；

S34，判断数组中记录的信息是否为null值，如是，未匹配音符数加1；反之，执行S35步骤；

S35 ,判断标准MIDI文件中的该音符与对应时序音乐段所表示的音符是否相同，若判断结果为相同，则认定音符演奏正确，正确音符数加1；反之，认定音符演奏错误，错误音符数加1；

S36，重复S31-S35步骤至所有MIDI文件的音符都匹配结束，计算未匹配音符数、正确音符数、错误音符数、起始时间差的平均值、起始时间差的方差及起始时间差的标准差；

S37，计算演奏分数并输出。

2.根据权利要求1所述的音乐演奏人工智能分析方法，其特征在于：在S2步骤中，将音频文件切分成音乐段的过程如下：

S21，接收分帧预处理后的声音信号；

S22，判断一帧信号的平均帧能量差与平均帧能量差低门限、平均帧能量差高门限的大小以及平均帧过零率与平均帧过零率低门限的大小；

S23，当判断第一帧信号的平均帧能量差＞平均帧能量差高门限，则该帧信号进入音乐段，音乐长度加1，执行S24步骤；

当判断第一帧信号的平均帧能量差＜平均帧能量差低门限和/或平均帧过零率＜平均帧过零率低门限，则该帧信号处于静音段，执行S27步骤；

当判断第一帧信号满足平均帧能量差低门限≤平均帧能量差≤平均帧能量差高门限，且平均帧过零率≥平均帧过零率低门限，则该帧信号处于过渡段，执行S28步骤；

S24，判断下一帧信号的平均帧能量差和平均帧过零率小于零是否成立；若不成立，该帧信号还处于音乐段，记录该帧信号的帧数，音乐长度加1，执行S24步骤；若成立，执行S25步骤；

S25，判断该帧信号前的音乐长度是否大于最小音乐长度，若小于，则前面检测出的音乐段是噪音，音乐长度清零，按照S22步骤继续判断下一帧信号的状态；若大于等于，则满足跳变条件，执行S26步骤；

S26，判断下一帧信号的平均帧能量差≥平均帧能量差低门限是否成立；若否，该帧信号处于静音段，执行S27步骤，若是，该帧信号处于过渡段，执行S28步骤；

S27，依照S22步骤判断下一帧信号的状态，并根据S23步骤的判断原则确定该帧信号的状态；

S28，依照S22步骤判断下一帧信号的状态，当该帧信号不满足平均帧能量差低门限≤平均帧能量差≤平均帧能量差高门限，且平均帧过零率≥平均帧过零率低门限，该帧信号维持在静音段，执行S27步骤；当该帧信号满足平均帧能量差低门限≤平均帧能量差≤平均帧能量差高门限，且平均帧过零率≥平均帧过零率低门限时，执行S29步骤；

S29，判断该帧信号与前一帧信号的平均帧能量差之和大于平均帧能量差步长且该帧信号与前一帧信号的平均帧过零率的绝对值之和大于平均帧过零率步长是否成立；若不成立，该帧信号维持在过渡段，执行S28步骤；若成立，该帧信号进入音乐段，音乐长度加1，执行S24步骤。