本發(fā)明涉及聲樂教學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種聲樂綜合訓(xùn)練系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在音樂教育的教學(xué)過程中，主要課程包括樂理、視唱、練耳、聲樂、器樂、歌曲寫作、舞臺(tái)表演、心理學(xué)等，其中的聲樂訓(xùn)練，目的在于培養(yǎng)并發(fā)展學(xué)生對聲樂技能的的掌握以及運(yùn)用能力，目前現(xiàn)有技術(shù)中大多通過教師進(jìn)行人工的評定，一定程度會(huì)出現(xiàn)偏差，且很多演唱技能無法進(jìn)行檢測，比如喉頭的位置判定、聲音穿透力的判定，從而也造成了訓(xùn)練的時(shí)候缺乏針對性，涉及面少的情況。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種聲樂綜合訓(xùn)練系統(tǒng)，基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)完成了整個(gè)聲樂訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)的采集以及評估，自動(dòng)化程度高，且涉及面廣，可一次性完成喉頭的位置及穩(wěn)定性情況、聲音的音色情況、音頻穿透力情況、泛音運(yùn)用情況、吐字在發(fā)聲中的保持情況、高低音標(biāo)準(zhǔn)情況以及呼吸控制情況的訓(xùn)練和檢測分析，從而可以得出建議性的培訓(xùn)方案，同時(shí)也可以根據(jù)所檢測到的數(shù)據(jù)構(gòu)建各種數(shù)學(xué)模型，通過自定義的虛擬參數(shù)模塊、虛擬傳感器和仿真分析模塊實(shí)現(xiàn)各個(gè)數(shù)學(xué)模型的仿真分析，從而得到針對性的培訓(xùn)方案的輸出，真正意義上實(shí)現(xiàn)了因材施教。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：
一種聲樂綜合訓(xùn)練系統(tǒng)，包括：
聲音采集模塊，用于音頻數(shù)據(jù)采集，并將采集到的音頻數(shù)據(jù)消噪后發(fā)送到特征信號(hào)采集模塊、音高節(jié)拍提取模塊和泛音特征提取模塊；
喉頭位置檢測模塊，用于安裝在彈力頸套內(nèi)的若干薄膜壓力傳感器進(jìn)行壓力數(shù)據(jù)的采集，并將采集到的數(shù)據(jù)通過北斗模塊發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊；
呼吸頻率采集模塊，用于進(jìn)行訓(xùn)練者呼吸頻率的采集，并將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到演唱技能綜合評估模塊；
特征信號(hào)采集模塊，用于按照預(yù)設(shè)頻率通過傳感器組采集發(fā)聲者的特征信號(hào)，并將采集到的特征信號(hào)通過數(shù)據(jù)傳輸模塊發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊，所述特征信號(hào)包括聲門下壓、聲門氣流和聲級(jí)；
數(shù)據(jù)處理模塊，用于接收特征信號(hào)，通過聲門下壓法和波流指數(shù)法分別對特征信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，獲得兩種算法下的發(fā)聲效率，按照預(yù)設(shè)的算法輸出音頻穿透力評估結(jié)果，并以聲門下壓法測量結(jié)果為橫坐標(biāo)，以波流指數(shù)法測量結(jié)果為縱坐標(biāo)建立聲帶振動(dòng)發(fā)聲效率坐標(biāo)圖；還用于接收薄膜壓力傳感器所采集到的壓力數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的算法進(jìn)行喉頭位置的輸出；
音高節(jié)拍提取模塊，用于從消噪處理聲音信號(hào)的音頻幀中提取音高并所獲取音頻幀的音高，累積分析音頻幀的音高變化情況，判斷出其中包含的旋律段后提取該旋律段的節(jié)拍信息；
泛音特征提取模塊，用于從接收到的音頻幀中提取泛音特征數(shù)據(jù)，并將提取的特征數(shù)據(jù)發(fā)送到演唱技能綜合評估模塊；
音符音高和音符時(shí)值模型建立模塊，用于根據(jù)預(yù)先建立的音符音高模型集，利用提取的音高分別計(jì)算出當(dāng)前音頻幀屬于所述音符音高模型集中各個(gè)音符音高模型的概率值，根據(jù)計(jì)算的概率值以及音符音高模型集對當(dāng)前音頻幀進(jìn)行音符音高模型匹配識(shí)別，若當(dāng)前音頻幀與其前一相鄰音頻幀分屬不同的音符音高模型時(shí)，記錄下當(dāng)前音頻幀號(hào)；在按照上述方式依序處理完采集到的音頻的所有音頻幀后，確定出采集到的音頻所對應(yīng)的音符音高模型序列以及序列中各個(gè)音符音高模型的起始音頻幀號(hào)，計(jì)算出所述各個(gè)音符音高模型各自所持續(xù)的音頻幀數(shù)；根據(jù)預(yù)先建立的音符時(shí)值模型集，從確定的音符音高模型序列中依次選取出一個(gè)音符音高模型，利用其所持續(xù)的音頻幀數(shù)分別計(jì)算出所述音符音高模型屬于所述音符時(shí)值模型集中各個(gè)音符時(shí)值模型的概率值，進(jìn)行音符時(shí)值模型匹配識(shí)別；在按照上述方式依序處理完所確定的全部音符音高模型序列后，得出采集到的音頻所包含的各個(gè)音符音高模型序列以及各個(gè)音符音高模型持續(xù)音頻幀數(shù)所對應(yīng)的音符時(shí)值模型，形成一組<音符音高模型，音符時(shí)值模型>序列；
樂譜生成模塊，用于根據(jù)所述<標(biāo)準(zhǔn)音符，標(biāo)準(zhǔn)時(shí)值>序列生成對應(yīng)的樂譜；
演唱技能初級(jí)評估模塊，用于將所得的樂譜與標(biāo)準(zhǔn)樂譜數(shù)據(jù)庫內(nèi)的樂譜進(jìn)行相似度對比計(jì)算后輸出演唱技能初級(jí)評估結(jié)果；
演唱技能綜合評估模塊，用于通過預(yù)設(shè)的算法根據(jù)音高提取器、節(jié)拍提取器、泛音特征提取模塊所提取的數(shù)據(jù)、演唱技能初級(jí)評估模塊所得的初級(jí)評估結(jié)果以及數(shù)據(jù)處理模塊所得的音頻穿透力評估結(jié)果、喉頭位置變化數(shù)據(jù)以及呼吸頻率采集模塊所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行演唱技能的綜合評估，并將評估結(jié)果發(fā)送到顯示屏進(jìn)行顯示；
綜合培訓(xùn)方案輸出模塊，用于通過人工專家根據(jù)演唱技能綜合評估模塊的評估結(jié)果進(jìn)行培訓(xùn)方案的輸出；
數(shù)學(xué)模型建立模塊，通過Flac3D根據(jù)音高提取器、節(jié)拍提取器、泛音特征提取模塊所提取的數(shù)據(jù)、演唱技能初級(jí)評估模塊所得的初級(jí)評估結(jié)果以及數(shù)據(jù)處理模塊所得的音頻穿透力評估結(jié)果、喉頭位置變化數(shù)據(jù)以及呼吸頻率采集模塊所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)數(shù)學(xué)模型的建立；
虛擬參數(shù)作動(dòng)模塊，用于與數(shù)學(xué)模型建立模塊中的各元素建立關(guān)系后，在指定的范圍內(nèi)對參數(shù)進(jìn)行變動(dòng)，從而驅(qū)動(dòng)各種仿真分析方法針對不同的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算求解；
虛擬傳感器，為在所建立的數(shù)學(xué)模型中插入能達(dá)到直接獲取相應(yīng)的結(jié)果或信息目標(biāo)的邏輯單元；
仿真分析模塊，內(nèi)設(shè)各種仿真分析方法和仿真分析算法；
所述虛擬參數(shù)作動(dòng)模塊通過循環(huán)執(zhí)行仿真分析模塊，將結(jié)果反饋給仿真分析模塊，仿真分析模塊提取結(jié)果，并將結(jié)果發(fā)送到所述虛擬傳感器，所述虛擬傳感器接收結(jié)果并自動(dòng)顯示結(jié)果數(shù)據(jù)；
中央處理器，用于協(xié)調(diào)上述各模塊進(jìn)行工作。
優(yōu)選地，所述傳感器組包括口腔氣壓傳感器、口腔氣流傳感器和麥克風(fēng)。
優(yōu)選地，所述音符音高模型集包含分別為處于低八度、中八度、高八度區(qū)段中的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音符以及一個(gè)靜音所建立的模型。
優(yōu)選地，所述評估結(jié)果包括喉頭的位置及穩(wěn)定性情況、聲音的音色情況、音頻穿透力情況、泛音運(yùn)用情況、吐字在發(fā)聲中的保持情況、高低音標(biāo)準(zhǔn)情況以及呼吸控制情況。
優(yōu)選地，還包括
繪圖模塊，用于根據(jù)喉頭位置檢測模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、音高提取器、節(jié)拍提取器、泛音特征提取模塊以及呼吸頻率采集模塊所采集到的數(shù)據(jù)生成各種曲線；
回歸計(jì)算模塊，用于通過不同函數(shù)對繪圖模塊所繪制的曲線進(jìn)行回歸計(jì)算；
評估分析模塊，用于將繪圖模塊所繪制的曲線與原標(biāo)準(zhǔn)曲線的對比分析進(jìn)行技能情況的評估，并將輸出評估結(jié)果。
優(yōu)選地，還包括一數(shù)據(jù)庫，用于儲(chǔ)存整個(gè)檢測過程中所采集以及發(fā)生的數(shù)據(jù)。
優(yōu)選地，還包括人機(jī)操作模塊，用于輸入信息調(diào)用命令，所述中央處理器根據(jù)信息調(diào)用命令，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)用對應(yīng)的數(shù)據(jù)信息發(fā)送到顯示屏進(jìn)行顯示。
優(yōu)選地，所述中央處理器為可編程控制器。
優(yōu)選地，所述虛擬參數(shù)模塊中的參數(shù)與仿真分析模塊內(nèi)的參數(shù)有直接或間接的關(guān)系。
本發(fā)明具有以下有益效果：
基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)完成了整個(gè)聲樂訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)的采集以及評估，自動(dòng)化程度高，且涉及面廣，可一次性完成喉頭的位置及穩(wěn)定性情況、聲音的音色情況、音頻穿透力情況、泛音運(yùn)用情況、吐字在發(fā)聲中的保持情況、高低音標(biāo)準(zhǔn)情況以及呼吸控制情況的訓(xùn)練和檢測分析，從而可以得出建議性的培訓(xùn)方案，同時(shí)也可以根據(jù)所檢測到的數(shù)據(jù)構(gòu)建各種數(shù)學(xué)模型，通過自定義的虛擬參數(shù)模塊、虛擬傳感器和仿真分析模塊實(shí)現(xiàn)各個(gè)數(shù)學(xué)模型的仿真分析，從而得到針對性的培訓(xùn)方案的輸出，真正意義上實(shí)現(xiàn)了因材施教。
附圖說明
圖1為本發(fā)明實(shí)施例一種聲樂綜合訓(xùn)練系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖。
具體實(shí)施方式
為了使本發(fā)明的目的及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種聲樂綜合訓(xùn)練系統(tǒng)，包括：
聲音采集模塊，用于音頻數(shù)據(jù)采集，并將采集到的音頻數(shù)據(jù)消噪后發(fā)送到特征信號(hào)采集模塊、音高節(jié)拍提取模塊和泛音特征提取模塊；
喉頭位置檢測模塊，用于安裝在彈力頸套內(nèi)的若干薄膜壓力傳感器進(jìn)行壓力數(shù)據(jù)的采集，并將采集到的數(shù)據(jù)通過北斗模塊發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊；
呼吸頻率采集模塊，用于進(jìn)行訓(xùn)練者呼吸頻率的采集，并將采集到的數(shù)據(jù)發(fā)送到演唱技能綜合評估模塊；
特征信號(hào)采集模塊，用于按照預(yù)設(shè)頻率通過傳感器組采集發(fā)聲者的特征信號(hào)，并將采集到的特征信號(hào)通過數(shù)據(jù)傳輸模塊發(fā)送到數(shù)據(jù)處理模塊，所述特征信號(hào)包括聲門下壓、聲門氣流和聲級(jí)；
數(shù)據(jù)處理模塊，用于接收特征信號(hào)，通過聲門下壓法和波流指數(shù)法分別對特征信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，獲得兩種算法下的發(fā)聲效率，按照預(yù)設(shè)的算法輸出音頻穿透力評估結(jié)果，并以聲門下壓法測量結(jié)果為橫坐標(biāo)，以波流指數(shù)法測量結(jié)果為縱坐標(biāo)建立聲帶振動(dòng)發(fā)聲效率坐標(biāo)圖；還用于接收薄膜壓力傳感器所采集到的壓力數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的算法進(jìn)行喉頭位置的輸出；
音高節(jié)拍提取模塊，用于從消噪處理聲音信號(hào)的音頻幀中提取音高并所獲取音頻幀的音高，累積分析音頻幀的音高變化情況，判斷出其中包含的旋律段后提取該旋律段的節(jié)拍信息；
泛音特征提取模塊，用于從接收到的音頻幀中提取泛音特征數(shù)據(jù)，并將提取的特征數(shù)據(jù)發(fā)送到演唱技能綜合評估模塊；
音符音高和音符時(shí)值模型建立模塊，用于根據(jù)預(yù)先建立的音符音高模型集，利用提取的音高分別計(jì)算出當(dāng)前音頻幀屬于所述音符音高模型集中各個(gè)音符音高模型的概率值，根據(jù)計(jì)算的概率值以及音符音高模型集對當(dāng)前音頻幀進(jìn)行音符音高模型匹配識(shí)別，若當(dāng)前音頻幀與其前一相鄰音頻幀分屬不同的音符音高模型時(shí)，記錄下當(dāng)前音頻幀號(hào)；在按照上述方式依序處理完采集到的音頻的所有音頻幀后，確定出采集到的音頻所對應(yīng)的音符音高模型序列以及序列中各個(gè)音符音高模型的起始音頻幀號(hào)，計(jì)算出所述各個(gè)音符音高模型各自所持續(xù)的音頻幀數(shù)；根據(jù)預(yù)先建立的音符時(shí)值模型集，從確定的音符音高模型序列中依次選取出一個(gè)音符音高模型，利用其所持續(xù)的音頻幀數(shù)分別計(jì)算出所述音符音高模型屬于所述音符時(shí)值模型集中各個(gè)音符時(shí)值模型的概率值，進(jìn)行音符時(shí)值模型匹配識(shí)別；在按照上述方式依序處理完所確定的全部音符音高模型序列后，得出采集到的音頻所包含的各個(gè)音符音高模型序列以及各個(gè)音符音高模型持續(xù)音頻幀數(shù)所對應(yīng)的音符時(shí)值模型，形成一組<音符音高模型，音符時(shí)值模型>序列；
樂譜生成模塊，用于根據(jù)所述<標(biāo)準(zhǔn)音符，標(biāo)準(zhǔn)時(shí)值>序列生成對應(yīng)的樂譜；
演唱技能初級(jí)評估模塊，用于將所得的樂譜與標(biāo)準(zhǔn)樂譜數(shù)據(jù)庫內(nèi)的樂譜進(jìn)行相似度對比計(jì)算后輸出演唱技能初級(jí)評估結(jié)果；
演唱技能綜合評估模塊，用于通過預(yù)設(shè)的算法根據(jù)音高提取器、節(jié)拍提取器、泛音特征提取模塊所提取的數(shù)據(jù)、演唱技能初級(jí)評估模塊所得的初級(jí)評估結(jié)果以及數(shù)據(jù)處理模塊所得的音頻穿透力評估結(jié)果、喉頭位置變化數(shù)據(jù)以及呼吸頻率采集模塊所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行演唱技能的綜合評估，并將評估結(jié)果發(fā)送到顯示屏進(jìn)行顯示；
綜合培訓(xùn)方案輸出模塊，用于通過人工專家根據(jù)演唱技能綜合評估模塊的評估結(jié)果進(jìn)行培訓(xùn)方案的輸出；
數(shù)學(xué)模型建立模塊，通過Flac3D根據(jù)音高提取器、節(jié)拍提取器、泛音特征提取模塊所提取的數(shù)據(jù)、演唱技能初級(jí)評估模塊所得的初級(jí)評估結(jié)果以及數(shù)據(jù)處理模塊所得的音頻穿透力評估結(jié)果、喉頭位置變化數(shù)據(jù)以及呼吸頻率采集模塊所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行多個(gè)數(shù)學(xué)模型的建立；
虛擬參數(shù)作動(dòng)模塊，用于與數(shù)學(xué)模型建立模塊中的各元素建立關(guān)系后，在指定的范圍內(nèi)對參數(shù)進(jìn)行變動(dòng)，從而驅(qū)動(dòng)各種仿真分析方法針對不同的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算求解；
虛擬傳感器，為在所建立的數(shù)學(xué)模型中插入能達(dá)到直接獲取相應(yīng)的結(jié)果或信息目標(biāo)的邏輯單元；比如虛擬口腔氣壓傳感器、虛擬口腔氣流傳感器、虛擬音高提取器、虛擬節(jié)拍提取器、虛擬呼吸頻率檢測模塊等。
仿真分析模塊，內(nèi)設(shè)各種仿真分析方法和仿真分析算法；
所述虛擬參數(shù)作動(dòng)模塊通過循環(huán)執(zhí)行仿真分析模塊，將結(jié)果反饋給仿真分析模塊，仿真分析模塊提取結(jié)果，并將結(jié)果發(fā)送到所述虛擬傳感器，所述虛擬傳感器接收結(jié)果并自動(dòng)顯示結(jié)果數(shù)據(jù)；
中央處理器，用于協(xié)調(diào)上述各模塊進(jìn)行工作。
所述傳感器組包括口腔氣壓傳感器、口腔氣流傳感器和麥克風(fēng)。
所述音符音高模型集包含分別為處于低八度、中八度、高八度區(qū)段中的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音符以及一個(gè)靜音所建立的模型。
所述評估結(jié)果包括喉頭的位置及穩(wěn)定性情況、聲音的音色情況、音頻穿透力情況、泛音運(yùn)用情況、吐字在發(fā)聲中的保持情況、高低音標(biāo)準(zhǔn)情況以及呼吸控制情況。
還包括
繪圖模塊，用于根據(jù)喉頭位置檢測模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、音高提取器、節(jié)拍提取器、泛音特征提取模塊以及呼吸頻率采集模塊所采集到的數(shù)據(jù)生成各種曲線；
回歸計(jì)算模塊，用于通過不同函數(shù)對繪圖模塊所繪制的曲線進(jìn)行回歸計(jì)算；
評估分析模塊，用于將繪圖模塊所繪制的曲線與原標(biāo)準(zhǔn)曲線的對比分析進(jìn)行技能情況的評估，并將輸出評估結(jié)果。
還包括一數(shù)據(jù)庫，用于儲(chǔ)存整個(gè)檢測過程中所采集以及發(fā)生的數(shù)據(jù)。
還包括人機(jī)操作模塊，用于輸入信息調(diào)用命令，所述中央處理器根據(jù)信息調(diào)用命令，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)用對應(yīng)的數(shù)據(jù)信息發(fā)送到顯示屏進(jìn)行顯示。
所述中央處理器為可編程控制器。
所述虛擬參數(shù)模塊中的參數(shù)與仿真分析模塊內(nèi)的參數(shù)有直接或間接的關(guān)系
所述數(shù)據(jù)處理模塊至少包括前置放大電路，低通濾波電路和工頻濾波電路；傳感器組以及薄膜壓力傳感器的輸出端與前置放大電路的輸入端相連，前置放大電路的輸出端與低通濾波電路的輸入端相連，低通濾波電路的輸出端與工頻濾波電路的輸入端相連，工頻濾波電路的輸出端與演唱技能綜合評估模塊的輸入端相連。
以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。