本技術(shù)涉及音頻處理與樂器的，尤其是涉及一種多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、一種多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)是一種創(chuàng)新性的音樂演奏設(shè)備，旨在通過集成多個智能技術(shù)，提供更為豐富多彩且靈活的吉他演奏體驗，該系統(tǒng)具備多種音色切換和同時輸出的能力，能夠模擬不同的樂器效果和演奏場景，為了實現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的多音色混合演奏，此智能吉他面臨著幾個關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)，首先是如何對不同音色參數(shù)進行智能調(diào)控，以確保在進行多軌錄音時能實現(xiàn)高度同步的精度，避免因不同軌之間微小的時間差異而導(dǎo)致的聲音不一致問題，其次是快速準(zhǔn)確地識別并翻譯用戶的音樂指令，解決可能的響應(yīng)延遲問題，確保用戶體驗流暢無縫，第三是對拾音器接收信號強度進行動態(tài)調(diào)整，在演奏過程中維持穩(wěn)定的音頻輸入水平，第四是通過對數(shù)字信號處理算法進行優(yōu)化來解決復(fù)雜和弦轉(zhuǎn)換瞬間產(chǎn)生的音色畸變現(xiàn)象，確保每一次彈奏的聲音純凈度不受損，最后是如何設(shè)計系統(tǒng)內(nèi)部的音色庫更新機制，使它可以不斷引入新音色，滿足音樂家們不斷創(chuàng)新的創(chuàng)作需求，同時保持兼容性和易用性，解決這些問題不僅需要跨學(xué)科的綜合技術(shù)創(chuàng)新，還需深入了解音樂人的實際需求，從而使該智能吉他成為真正意義上的一流音樂創(chuàng)造工具。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述背景技術(shù)提出的問題，本技術(shù)提供一種多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)。

2、本技術(shù)提供一種多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，包括：

4、獲取模塊，獲取用戶音樂指令并利用預(yù)設(shè)的多軌同步算法進行快速識別與翻譯；

5、調(diào)整模塊，根據(jù)識別翻譯結(jié)果調(diào)整各音軌對應(yīng)的音色參數(shù)以優(yōu)化多軌錄音同步精度；

6、監(jiān)測模塊，實時監(jiān)測拾音器信號強度并通過動態(tài)補償技術(shù)穩(wěn)定音頻輸入；

7、轉(zhuǎn)換模塊，基于優(yōu)化后的數(shù)字信號處理算法實現(xiàn)復(fù)雜和弦轉(zhuǎn)換過程中音色畸變問題的最小化。

8、優(yōu)選的，基于優(yōu)化后的數(shù)字信號處理算法實現(xiàn)復(fù)雜和弦轉(zhuǎn)換過程中音色畸變問題的最小化包括：

9、建立一套適應(yīng)復(fù)雜和弦轉(zhuǎn)換過程中的動態(tài)頻域濾波參數(shù)模型；

10、實時檢測音頻輸入頻率范圍并依據(jù)該頻率調(diào)整對應(yīng)的數(shù)字濾波器；

11、若出現(xiàn)頻率偏移情況則通過以下公式進行調(diào)整：如果?f?>=?fc，則采用?a?*?sin(b)，其中?a?表示音量增益因子，b?為與時間相關(guān)的相位調(diào)整量；此方法可以保證音色平滑過渡而不產(chǎn)生畸變現(xiàn)象；

12、對處理過的信號實時評估，并自動優(yōu)化算法以減少任何潛在殘留的不自然變化。

13、優(yōu)選的，基于步驟中包含動態(tài)頻域濾波參數(shù)模型進一步描述具體限定為：

14、根據(jù)用戶偏好設(shè)置個性化的頻段調(diào)節(jié)閾值?pth；

15、在每軌音頻信號的頻率區(qū)間?fi?內(nèi)選擇最優(yōu)濾波器參數(shù)?pi，確保不同音軌間的同步性；

16、計算加權(quán)平均濾波效果?q?=?σwi*pi?/?n，其中?wi?是各軌道權(quán)重系數(shù)，n為音軌數(shù)量；

17、將最終優(yōu)化后的濾波參數(shù)應(yīng)用至下一時隙的數(shù)據(jù)流上以持續(xù)改進同步精度。

18、優(yōu)選的，對于計算出的加權(quán)平均濾波效果進行了更為詳盡的規(guī)定：

19、使用歷史演奏數(shù)據(jù)分析得出常見問題模式?hpm；

20、模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取代表特定演奏情境下的參考基準(zhǔn)參數(shù)?rbp；

21、當(dāng)遇到相似情況時利用條件判斷決定是否調(diào)整：如果?hpm?匹配度?>?m?則使用預(yù)先保存的?rbp?參數(shù)直接覆蓋原有設(shè)置；此處的m指匹配程度閾值；

22、通過反饋學(xué)習(xí)機制來迭代更新最佳參數(shù)集以提高整體表現(xiàn)力。

23、優(yōu)選的，在模型的訓(xùn)練及自適應(yīng)調(diào)節(jié)方面做了進一步的定義：

24、為不同類型的樂器配置專屬的基礎(chǔ)濾波模板?ft；

25、結(jié)合實時環(huán)境因素?fenv?如濕度、溫度對聲音特性影響進行微調(diào)校準(zhǔn)；

26、遵循公式?g?=?(a?*?ft?+?b?*?fenv)/c?以生成即時使用的綜合調(diào)控策略，其中g(shù)?表示全局濾波矩陣,?c?是一個用于歸一化的因子；

27、定期評估并存檔各類演出環(huán)境下所得最佳配置，便于未來參考調(diào)用，以此應(yīng)對多變錄音環(huán)境帶來的不確定性。

28、優(yōu)選的，為了更好地適應(yīng)當(dāng)下多樣化的創(chuàng)作場景特別加入了智能識別機制：

29、識別用戶輸入的音樂指令內(nèi)容?ci及意圖?iu，并根據(jù)iu迅速匹配最接近的專業(yè)樂譜資料庫資源；

30、設(shè)計專門模塊解析復(fù)雜的多軌同步算法邏輯以支持高保真還原作曲意圖；

31、對每一個新的指令執(zhí)行之前先做預(yù)加載操作?lpd(ci,?iu)?，即按照一定規(guī)則提前將可能要用到的信息載入緩存中加快響應(yīng)速度；

32、如果預(yù)估計時間延遲td<?tt（用戶能接受的最大容忍延遲時間）才能確保及時準(zhǔn)確地反饋用戶需求避免響應(yīng)延時影響體驗。

33、優(yōu)選的，基于獲取用戶音樂指令快速識別與翻譯的技術(shù)方案如下：

34、引入語音分析引擎配合人工智能技術(shù)進行更精準(zhǔn)的語言解析工作；

35、支持多種方言或語種識別，擴大適用人群基礎(chǔ)；

36、運用條件判斷語句：如果指令類型dt為旋律構(gòu)建相關(guān)類別，則啟用高級編輯工具幫助用戶完善曲子結(jié)構(gòu)，其中dt表示命令分類標(biāo)識符；

37、開展定期更新詞典表以及擴展數(shù)據(jù)庫來捕捉最新的音樂風(fēng)格流行趨勢以便緊跟時代發(fā)展節(jié)奏不斷優(yōu)化用戶體驗。

38、優(yōu)選的，在智能語言處理模塊增加了幾個關(guān)鍵組件：

39、由深度學(xué)習(xí)算法驅(qū)動的語境感知組件?contextaware；

40、核心nlp引擎?corenlp?能夠深入理解用戶表達背后真正意圖；

41、使用決策樹?decisiontree?篩選并過濾無關(guān)噪音數(shù)據(jù)?nsd，只保留核心有用部分coreuse，通過公式?coreuse=inputnsd?過程獲得更加純粹有效的指令信息；

42、構(gòu)建個性化服務(wù)推薦子系統(tǒng)?servicereco?基于先前交互積累的經(jīng)驗給新老用戶提供針對性強的產(chǎn)品功能指導(dǎo)。

43、優(yōu)選的，針對核心nlp引擎做出具體實施步驟規(guī)定：

44、提供多層級語料標(biāo)注框架?layeredannotation?作為底層支撐設(shè)施；

45、構(gòu)建了面向目標(biāo)領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語的豐富字典表?dictionaryofterms?以促進更精細(xì)粒度的理解；

46、應(yīng)用圖卷積網(wǎng)絡(luò)graphconvonet?分析語法結(jié)構(gòu)依賴關(guān)系從而形成更合理的語義解析路徑pathway；

47、若發(fā)現(xiàn)pathway?的長度?l?大于指定限值?limitlength?，說明可能是存在過深分支或者異常復(fù)雜結(jié)構(gòu)的情況需要觸發(fā)人工審查環(huán)節(jié)，這里的limitlength是指定的一個門限值用于評估路徑復(fù)雜性，避免過于繁瑣而導(dǎo)致處理效率下降的問題。

48、優(yōu)選的，關(guān)于個性化服務(wù)推薦子系統(tǒng)的更多細(xì)節(jié)如下所示：

49、設(shè)置興趣畫像?interestprofile?存儲用戶的偏好設(shè)定信息；

50、開發(fā)出高效搜索索引體系?hisearchindex?提升檢索效率和服務(wù)質(zhì)量；

51、利用強化學(xué)習(xí)模型reinforcelrnmdl?對推薦結(jié)果順序重新排列?rankresult，使之更貼近個人需求喜好；

52、如果用戶行為變化超過預(yù)定義的比例?thresholdpct?,如購買新型號吉他等事件，則立即觸發(fā)interestprofile?全面刷新以維持建議列表的新鮮感和針對性，這里thresholdpct?是個衡量重要性轉(zhuǎn)換程度的關(guān)鍵指標(biāo)；圍繞高效搜索索引設(shè)計提出一些創(chuàng)新點:

53、整合社交媒體平臺?socialplatforms?上公開分享的內(nèi)容充實本地素材池resourcepool；

54、引進了地理位置?location?和時間段?period?的維度來精細(xì)化分群策略；

55、按照優(yōu)先級?priority?對各種搜索來源?sortingsource?排名，例如官方指南?>知名音樂人評價?>?廣泛受眾認(rèn)可的大眾觀點；

56、對排序后的內(nèi)容組合進行綜合評分?scorecombine?=?w1*s1?+?...?+?wn*sn，每個權(quán)重wi反映對應(yīng)項目的重要性，以此為基礎(chǔ)篩選出最具價值的回答和教程提供給終端用戶參考使用，其中scorecombine表示綜合評分，sx為各項評分指標(biāo)值；

57、結(jié)合地理坐標(biāo)定位和時空維度信息優(yōu)化素材推薦算法：

58、實施用戶活躍時段?activesession?和地域熱點?hotspots?融合分析，為每位顧客創(chuàng)造獨一無二的內(nèi)容瀏覽環(huán)境?customizedview；

59、針對外出演出場合引入便攜設(shè)備同步機制?syncdevice?,保證無論身處何地都能便捷享用高質(zhì)量音視頻資料；

60、基于地理位置關(guān)聯(lián)的興趣群體匹配算法?geogroupmatch?使同好者之間的互動交流變得更加容易便捷；

61、如果某個區(qū)域內(nèi)的活動參與度activitylevel?>?allimit?（預(yù)設(shè)活動度上限值），就自動推送附近正在進行或即將舉辦的音樂盛會資訊吸引更多關(guān)注和支持，其中?allimit表明了一個理想范圍內(nèi)可接納的人數(shù)界限。

62、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

63、該多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，對不同音色參數(shù)進行智能調(diào)控以解決多軌錄音同步精度問題，可使多軌錄音中各音色的配合更精準(zhǔn)、協(xié)調(diào)，最終提升整體錄音質(zhì)量，讓音頻作品更加完美、和諧。

64、該多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，通過對用戶輸入的音樂指令快速識別與翻譯來解決響應(yīng)延遲問題，能夠讓用戶操作與系統(tǒng)反饋之間的時間差縮短，使音樂創(chuàng)作或演奏過程更加流暢自然，提升用戶體驗。

65、該多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，對拾音器接收信號強度進行動態(tài)調(diào)整以解決演奏時音頻輸入不穩(wěn)定的問題，可確保演奏過程中音頻輸入始終保持在合適狀態(tài)，避免聲音忽大忽小或出現(xiàn)中斷等情況，保證音頻采集的穩(wěn)定性和可靠性。

66、該多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，對數(shù)字信號處理算法進行優(yōu)化以解決復(fù)雜和弦轉(zhuǎn)換瞬間產(chǎn)生的音色畸變問題，能使復(fù)雜和弦轉(zhuǎn)換時的音色更加純凈、準(zhǔn)確，提升音樂的表現(xiàn)力和感染力，讓演奏效果更出色。

67、該多音色混合演奏的智能吉他系統(tǒng)，對系統(tǒng)內(nèi)部音色庫更新機制進行設(shè)計以解決現(xiàn)有音色資源與創(chuàng)新音樂需求不匹配的問題，可使音樂系統(tǒng)能夠緊跟音樂創(chuàng)新潮流，為用戶提供更多符合創(chuàng)作需求的音色資源，激發(fā)音樂創(chuàng)作的靈感和創(chuàng)造力。