[发明专利]基于阻抗技术的大提琴共鸣箱信息化声学检测方法及系统

摘要

本发明属于音乐器材技术领域，公开了一种基于阻抗技术的大提琴共鸣箱信息化声学检测方法，录制采集大提琴演奏的声音数据信息；调度调音模块对采集的声音标准进行调节；对采集的数字音响信号的频率成分和选择的演奏乐器的声音信息的频率成分进行比较、分析；将采集的声音数据信息进行存储；根据分析结果进行检测并生成检测报告。本发明能容易分析用该乐器演奏的单音和复合音，对输入的数字音响能够进行正确的分析，并能将其作为定量的数据而提取出；可以更加全面的分析检测，有利于演奏技能的提升。

主权项

1.一种基于阻抗技术的大提琴共鸣箱信息化声学检测方法，其特征在于，所述基于阻抗技术的大提琴共鸣箱信息化声学检测方法包括：录制采集大提琴演奏的声音数据信息；调度调音模块对采集的声音标准进行调节；对采集的数字音响信号的频率成分和选择的演奏乐器的声音信息的频率成分进行比较、分析；将采集的声音数据信息进行存储；根据分析结果进行检测并生成检测报告；对分析结果进行检测中，将音质数据去噪模型应用到同一区域音质样本预处理中，建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型，计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和，最后计算高斯平滑处理后的样本值；将因子分子与模糊数学隶属度结合得到单项指标的因子隶属度，得到对音质单项指标评价；计算综合权重，得到不同物质浓度对应的综合评定权重；最后使用模糊模型中统一化权重计算，得到音质综合权重矩阵，计算得到音质状况；区域性分析，通过得到的音质综合权重矩阵，了解到各音质偏差对比度，通过音质名称关键字索引，利用与检测报告生成模块连接的服务器端调用音质评价模块完成音质数据处理、评定；转换成JSON格式数据包；通过获取音质指数，向用户反馈音色和旋律向量性音质指数；用户直观地了解到各音质区域的具体音质指数信息；改进的因子定权模型成果展示，各项指标评价子模块是前期音质预处理结果的呈现，将海量数据通过高斯去噪模型处理后，得到合理指标数据；通过因子定权模型分析，将数据经傅立叶加权变换转换成对应偏差度的偏差值，得到最后音质偏差等级；音质基础信息子模块实时显示音质预处理和评价过程中的关键数据信息，让用户直观解音质评价中各项指标动态因子权重和偏差等级因子隶属概率；结合相关分析算法对当前各项超标音质指标和预测超标指标向用户发出警报，以音质评价模块计算数据为基础，设置偏差警报指数，根据BP神经网络预测算法，预测下一偏差节点的音质各项偏差指标值，根据监控数据实时自动向用户发出警报。