基于卷积神经网络的音乐艺术教学质量评测系统

作者：江育光; 卢盛荣^*; 黄理明

来源：龙岩学院学报, 2021, 39(05): 32-37.

DOI：10.16813/j.cnki.cn35-1286/g4.2021.05.007

• 数字音乐处理
• 卷积神经网络
• 音乐测评

系统采用VUE3+Spring Boot前后端分离设计实现,并部署在云端,以SaaS方式提供考试服务。在考试期间,系统实时上传学生成绩(音频文件)至后台服务器,算法进行自动化量化评价打分。在评分算法设计上使用基于Python3的LIBROSA和MUSIC21开发包,采集了音强、音高、节拍等多个维度数据,并采用裁剪的卷积神经网络VGG-16,通过学习梅尔频谱图,将音频信号转换为图像,进行初步的音乐艺术感分析。该系统已成功上线运行,评价良好,能够促进义务教育艺术质量监测的发展进步,并可用于电子商务系统、用户体验增强、流媒体音乐推荐等。

• 单位
  龙岩学院; 闽西职业技术学院