[发明专利]演奏效果评估方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种演奏效果评估方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待评价音频对应的音符序列；所述音符序列为对所述待评价音频中的每一个音频信号进行识别后，得到的由各所述音频信号对应识别出的音符构成的序列；采用隐马尔可夫模型对所述音符序列进行处理，得到所述音符序列对应的目标音簇序列；所述目标音簇序列为所述音符序列在标准曲谱中最大概率对应的音簇序列；所述标准音簇序列为按照演奏顺序对所述标准曲谱进行划分后得到的音簇序列；将所述目标音簇序列与所述标准曲谱的标准音簇序列进行比对，得到所述待评价音频的评价结果，以此提高评估演奏音频效果的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种演奏效果评估方法、演奏效果评估装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在实现对演奏员参照曲谱进行演奏的演奏效果进行评估时，通常是通过专业人员旁听，并对照曲谱，从而发现演奏员演奏过程中存在的多弹、漏弹、错弹等各种错误情况。

但是，该方式一方面需要依赖于专业人员的专业水平，在专业人员水平有限的情况下，会出现错误评价或漏评等情况。而另一方面，该方式需要依赖于专业人员进行评价，在没有专业人员场景中，无法对演奏效果进行评估，应用场景受限。

为解决上述问题，目前业内通常采用将演奏员演奏的音频输入至预先训练好的识别模型(例如分类模型)中，通过识别模型识别出演奏员演奏过程中的音符序列或琴键序列，进而将识别出的音符序列或琴键序列，与曲谱对应的标准音符序列或琴键序列进行对比，实现对于演奏效果的评估。

但是，识别模型具有误差，在识别过程中，受识别模型精度的影响，可能会出现将输入的音频识别为错误的音符或琴键的情况，从而影响演奏效果的评估准确性。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种演奏效果评估方法，用以提高评估演奏音频效果的准确性。

第一方面，本申请提供一种演奏效果评估方法，所述方法包括：获取待评价音频对应的音符序列；所述音符序列为对所述待评价音频中的每一个音频信号进行识别后，得到的由各所述音频信号对应识别出的音符构成的序列；采用隐马尔可夫模型对所述音符序列进行处理，得到所述音符序列对应的目标音簇序列；所述目标音簇序列为所述音符序列在标准曲谱中最大概率对应的音簇序列；将所述目标音簇序列与所述标准曲谱的标准音簇序列进行比对，得到所述待评价音频的评价结果；所述标准音簇序列为按照演奏顺序对所述标准曲谱进行划分后得到的音簇序列。

在上述实现过程中，通过获取待评价音频对应的音符序列，采用隐马尔可夫模型对音符序列进行处理，从而将音符序列转换为音符序列对应的目标音簇序列。这样，可以通过隐马尔可夫模型将准确性较低的音符序列转换为准确率较高的音符序列对应的目标音簇序列。这样，将目标音簇序列与标准曲谱的标准音簇序列进行对比，最终得到的待评价音频的评价效果，相比于直接以音符序列与标准曲谱中的音符序列进行比较的方案而言，对比结果的可靠性更高，提高了评估演奏音频效果的准确性。

一实施例中，所述隐马尔可夫模型包括：各音簇对应的初始状态概率Pi，用于表征音簇i为演奏时的第一个音簇的概率；音簇转移概率TR[i][j]，用于表征演奏过程中，从音簇i跳转至音簇j的概率；音簇表现转移概率B[i][k]，用于表征音簇i表现为音符k的概率。

在上述实现过程中，通过对隐马尔可夫模型设置各音簇对应的初始状态概率、音簇转移概率及音簇表现转移概率，并设定各音簇对应的初始状态概率Pi，用于表征音簇i为演奏时的第一个音簇的概率；音簇转移概率TR[i][j]，用于表征演奏过程中，从音簇i跳转至音簇j的概率；音簇表现转移概率B[i][k]，用于表征音簇i表现为音符k的概率。这就使得隐马尔可夫模型可以根据音簇对应的初始状态概率、音簇转移概率及音簇表现转移概率，将音符序列转换为目标音簇序列，保证方案的执行。