【摘 要】
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古筝等民族乐器声音品质好坏往往采用多位专家共同参与打分的方法来评定。这种评价主观性强、偏差大,且效率低、成本高,因此提出一种基于深度学习的古筝声音品质主观评价指标量化方法。在确定总体评价古筝声音品质的五个主观指标之后,该方法选择卷积循环神经网络(CRNN)作为深度学习模型框架,将实验收集到的古筝音频信息作为输入,以专家对各指标的综合评价结果作为模型监督,训练深度学习的主观评价指标量化模型。经过检验,这种方法达到了专家主观评价的综合效果,满足了实际检验需求。
【机 构】
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上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海民族乐器一厂
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11772188)。
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古筝等民族乐器声音品质好坏往往采用多位专家共同参与打分的方法来评定。这种评价主观性强、偏差大,且效率低、成本高,因此提出一种基于深度学习的古筝声音品质主观评价指标量化方法。在确定总体评价古筝声音品质的五个主观指标之后,该方法选择卷积循环神经网络(CRNN)作为深度学习模型框架,将实验收集到的古筝音频信息作为输入,以专家对各指标的综合评价结果作为模型监督,训练深度学习的主观评价指标量化模型。经过检验,这种方法达到了专家主观评价的综合效果,满足了实际检验需求。
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