基于深度学习的电子音乐信号辨识方法

由于传统音乐信号辨识方法存在精度低、效率差等缺陷,无法适应现代电子音乐发展速度,因此提出基于深度学习的电子音乐信号辨识方法。首先,采集电子音乐信号,通过预加重、加窗分帧操作预处理信号,剔除夹杂的干扰信号;其次,建立一个深度学习模型,利用模型训练、测试实现电子音乐信号辨识;最后,进行实验对比分析。实验结果表明,本文设计方法对多类型的电子音乐信号辨识正确率为96.42%,辨识时间为1.82s,优于其他方法。

计算机信息化技术在音乐教学中的应用分析

音乐教学要充分借助信息化技术的优势,将传统教学的不足加以完善,实现音乐教学水平的进一步提升。现代化教学手段既能够实现对教学资源的全面整合,也能够借助辅助软件,重新分配与应用教学资源,实现对传统音乐教学模式的进一步转化,从而不断提升教育教学质量,为更多学生进行音乐专业学习提供帮助。本文主要探究了音乐实践教学中存在的各项问题,并深入分析了如何利用信息化辅助技术,实现教育工作的有序开展。

移动学习类软件的设计与开发一一以模拟钢琴为例

文章从移动学习类软件特征、设计及开发原则切入分析,并指出移动学习类软件设计与开发关键技术,具体涵盖了Android系统框架、Android应用程序组件、Android系统应用开发环境、客户端设计等内容。以“模拟钢琴”软件为例,重点剖析该移动学习类软件设计及实现要点,从模拟钢琴界面实现、数据采集及存取实现、乐谱动态显示功能实现、弹奏模拟钢琴程序的实现、调节琴键显示区域的实现上深入探究,以期为软件设计及开发领域的从业者提供可靠借鉴。论述如下。