基于卷积神经网络的音符级钢琴音乐转录方法研究

传统的音乐转录研究中还没有能够在一个音符的时值上给出一个完整的估计,采用一种特殊的网络结构面积与卷积循环神经网络的端到端识别可以有效地解决这个问题。实验表明,采用该方法比传统的转录方法在两个数据集上的准确率分别提高了40.33%和30.89%。

在线评审系统的设计与实现

使用Web技术实现对评审专家和待评审项目的动态管理,使用网络和数据库技术实现对项目评分的计算及存储,使用数据可视化技术实现对项目评分细则的展示。文章采用了前述相关的SpringBoot、VUE和MySQL等技术,实现将庞大、复杂的评审流程简化为对数据的立体化处理,构建了在线评审系统。

人工智能语义分割技术在钢琴教育中的应用研究

目前,素质教育越来越被重视,作为素质教育代表的音乐教育也越来越被关注,但是音乐教育却极大受限于人工教育资源。人工智能在音乐教育中的辅助,从计算机的角度讲就是信号类型转换的过程。例如对于学者弹琴,需要将钢琴的信号转换特定的数字信号与真实的谱子进行对比纠错,从而识别错音、错节奏的现象并实时校正。这一规范技术过程被称为自动音乐转录AMT (Automatic Music Transcription)。本文采用谐波常数Q变换、CFP等不同的音乐数字特征表示方法,将原始的音乐信号转换为频谱图,作为网络结构的特征输入,改进了语义分割模型DeepLabv3+,融合了U-Net的U型结构对多乐器音乐进行转录,该算法在钢琴音乐MPAS数据集上达到了良好的识别效果。

豫西集团银河动力公司举办“人民兵工精神专题教育”知识竞赛活动

为不断深化党史学习教育成果,扎实开展人民兵工精神教育,进一步强化企业干部职工兵工身份意识,中国兵器豫西集团成都银河动力有限公司于2020年12月10日举办了“党史学习教育之人民兵工精神专题教育”系列活动之一的知识竞赛活动。本次比赛以“学历史、强意识,传精神、铸辉煌”为主题,共分为内部初选和公司决赛两部分。经过公司各党支部、共青团、2021年新入职大学生员工内部的评选,共产生8支代表队参加最后的决赛。竞赛分为必答题、抢答题和观众互动环节,题目涵盖了人民兵工史、中国共产党党史、豫西集团史、本企业厂史等内容。必答环节,各代表队应答如流,充分凸显出选手们扎实丰富的人民兵工知识功底;抢答环节,选手们更是斗志昂扬、你追我赶,充分展示了比赛热情和应变能力,将比赛气氛推向了高潮,赢得台下群众的阵阵掌声。比赛过程跌宕起伏、高潮迭起,现场气氛紧张热烈。经过激烈角逐,最终有三支代表队分获一、二、三等奖。