本發(fā)明涉及音樂信息檢索與文化遺產(chǎn)數(shù)字化，具體涉及一種融合多模態(tài)聲學感知、人工智能分析與標準量化評估的專業(yè)級古琴音樂評測系統(tǒng)，通過構(gòu)建科學化的聲學特征指標體系和琴派風格模型，實現(xiàn)古琴演奏質(zhì)量的客觀評價及傳統(tǒng)流派的數(shù)字化傳承。

背景技術(shù)：

1、當前古琴音樂評價主要依賴主觀聽覺經(jīng)驗，存在以下問題：評價維度單一：現(xiàn)有技術(shù)（如cn113314087a）僅依賴音頻頻譜分析，忽略振動模態(tài)、演奏技法等多元信息；流派特征模糊：傳統(tǒng)琴派（廣陵派、虞山派等）的聲學特質(zhì)缺乏量化標準，導致風格傳承無序化；數(shù)據(jù)可比性差：不同錄音環(huán)境、設(shè)備導致跨樣本分析失效。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的古琴音樂評測標準體系架構(gòu)分為硬件層、硬件層、指標層、算法層。

2、硬件層包括核心設(shè)備和擴展設(shè)備。核心設(shè)備：多模態(tài)拾音自適應古琴擴聲底座（發(fā)明專利基礎(chǔ)），集成振動傳感器、聲學麥克風及環(huán)境監(jiān)測模塊；擴展設(shè)備：激光多普勒測振儀（ldv）：非接觸式測量面板振動模態(tài)（精度0.1μm）；高精度聲學照相機（48通道陣列）：空間聲場重建，定位共鳴能量分布；紅外動作捕捉系統(tǒng)：追蹤右手擘托角度、左手吟猱幅度（精度±0.5°）。

3、數(shù)據(jù)層是一種多模態(tài)數(shù)據(jù)庫，包含聲學數(shù)據(jù)、視覺數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)。聲學數(shù)據(jù)：全頻段錄音（24bit/192khz）、振動頻譜（20hz-20khz）；視覺數(shù)據(jù)：演奏者指法軌跡、琴體振動熱力圖；環(huán)境數(shù)據(jù)：溫濕度、背景噪聲（符合iso?3382-3標準）。

4、指標層包括基礎(chǔ)聲學指標和流派特征指標。基礎(chǔ)聲學指標：音色特征：諧波失真度（thd＜1%）、泛音衰減斜率（δt=30ms@3khz）；動態(tài)范圍：演奏強度梯度（ppp-fff對應30-100db?spl）；音準穩(wěn)定性：按音微波動（±5音分內(nèi)為優(yōu)）。流派特征指標：例如廣陵派：散音渾厚度（200-400hz能量占比高）；虞山派：吟猱頻率（4-6hz震顫速率）；梅庵派：輪指密度（每秒觸弦次數(shù)≥8次）。

5、算法層包括多模態(tài)特征融合模型和琴派風格分類器。多模態(tài)特征融合模型：采用圖卷積網(wǎng)絡（gcn）關(guān)聯(lián)振動、聲學、視覺數(shù)據(jù)；生成統(tǒng)一特征向量（維度512），表征演奏綜合質(zhì)量。琴派風格分類器：基于深度度量學習（deep?metric?learning），構(gòu)建流派特征空間；支持相似度檢索（如《流水》演奏與管平湖版本相似度評分）。

6、琴派風格庫構(gòu)建方法包括三個方面，分別是數(shù)據(jù)采集規(guī)范、特征提取流程、風格建模與驗證。

7、數(shù)據(jù)采集規(guī)范：樣本選擇：涵蓋九大琴派代表性曲目（每派≥50小時高質(zhì)量錄音）；錄制條件：環(huán)境噪聲≤nr-20，溫濕度22±2℃/50±5%rh；使用標準激振力（0.5n擊弦器）錄制空弦音作為基準。

8、特征提取流程。聲學特征：短時傅里葉變換（stft）提取時頻譜圖；梅爾頻率倒譜系數(shù)（mfcc）表征音色紋理。振動特征：共振峰提取（面板前3階模態(tài)頻率f1=80hz,?f2=220hz,f3=450hz）；衰減時間（t60）測量琴體共鳴持續(xù)性。演奏技法特征：左手按音軌跡曲率分析；右手觸弦角度-音強映射模型。

9、風格建模與驗證。無監(jiān)督聚類：t-sne降維可視化，驗證流派特征空間可分性；聚類純度≥90%（廣陵派/蜀派/諸城派）?？缌髋煽杀刃裕涸O(shè)計風格遷移模型（cyclegan），驗證特征魯棒性；專家盲測準確率≥85%。

10、本發(fā)明的創(chuàng)新性體現(xiàn)在建立首個融合ldv振動測量與聲學陣列的古琴評測系統(tǒng)，突破單一模態(tài)分析局限；首創(chuàng)琴派聲學指紋概念，實現(xiàn)文化遺產(chǎn)的數(shù)字化“基因”存檔；提出12項量化聲學指標，填補古琴專業(yè)評測國際標準空白；構(gòu)建琴派風格可解釋性模型，助力傳統(tǒng)音樂教育科學化；為古琴考級、樂器制作、修復提供客觀依據(jù)；驅(qū)動“ai+傳統(tǒng)文化”創(chuàng)新業(yè)態(tài)（如虛擬琴派傳承人）。

技術(shù)特征：

1.一種古琴音樂評測標準體系及演奏風格庫構(gòu)建方法，其特征在于，包括多模態(tài)感知硬件組、聲學特征指標體系及琴派風格分類模型，其中：所述多模態(tài)感知硬件組包含激光多普勒測振儀（ldv）、48通道聲學照相機及紅外動作捕捉系統(tǒng)；所述聲學特征指標體系涵蓋諧波失真度、泛音衰減斜率、動態(tài)范圍梯度及琴派專屬聲紋指標；所述琴派風格分類模型基于深度度量學習構(gòu)建流派特征空間，支持風格相似度計算與遷移。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述激光多普勒測振儀（ldv）的非接觸式測量精度為0.1μm，頻率范圍為10hz-20khz，生成面板振動的三維能量云圖并與聲學數(shù)據(jù)時空對齊。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述48通道聲學照相機采用球型陣列布局，孔徑1.2m，支持空間聲場重建與共鳴能量分布熱力圖生成，定位精度±2cm。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述紅外動作捕捉系統(tǒng)追蹤右手擘托角度與左手吟猱幅度，數(shù)據(jù)采樣率≥240hz，角度分辨率±0.5°，并與振動信號通過fpga硬同步。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述減字譜解析引擎通過以下步驟實現(xiàn)：對《神奇秘譜》《五知齋琴譜》進行高精度ocr掃描與語義分割；基于知識圖譜關(guān)聯(lián)減字譜符號與演奏規(guī)則（如“鎖鈴”技法力道閾值）；結(jié)合多模態(tài)演奏數(shù)據(jù)生成動態(tài)樂譜，標注力度、音色及流派風格參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的體系，其特征在于，所述動態(tài)樂譜支持“流派濾鏡”功能，通過調(diào)整聲學特征權(quán)重將同一曲目轉(zhuǎn)換為不同琴派風格（如以蜀派風格演繹《流水》）。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述數(shù)字博物館系統(tǒng)包括：聲紋數(shù)據(jù)庫：存儲各琴派代表曲目的聲學特征向量與三維振動模態(tài)；vr交互模塊：通過頭顯設(shè)備沉浸式體驗不同流派的《瀟湘水云》演奏差異；全息投影系統(tǒng)：還原已故琴家演奏影像，ai對比學員數(shù)據(jù)生成改進建議。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述系統(tǒng)在古琴制作與修復中的應用包括：通過面板振動模態(tài)分析（f1=80hz,?f2=220hz,?f3=450hz）評估桐木老化程度；基于聲學指標優(yōu)化岳山/龍齦形制，提升音色一致性。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的體系，其特征在于，所述評測標準體系兼容古箏、瑟等民族彈撥樂器，通過替換傳感器布局與聲學特征模板實現(xiàn)跨樂器應用。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)感知的古琴音樂評測標準體系及演奏風格庫構(gòu)建方法，涉及音樂信息檢索與文化遺產(chǎn)數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過多模態(tài)硬件組（含激光多普勒測振儀、48通道聲學照相機及紅外動作捕捉系統(tǒng)）同步采集古琴演奏的振動、聲學與視覺數(shù)據(jù)，結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡（GCN）融合生成統(tǒng)一特征向量，構(gòu)建涵蓋諧波失真度、泛音衰減斜率、琴派聲紋指標等的量化評測體系?；谏疃葘W習提取琴派（廣陵派、虞山派等）的聲學特征指紋，建立可解釋的流派風格模型，支持跨時空演奏相似度分析與風格遷移。創(chuàng)新性集成減字譜動態(tài)解析引擎，通過OCR與知識圖譜技術(shù)將古籍樂譜轉(zhuǎn)化為帶力度、音色標注的智能樂譜，并結(jié)合VR/AR實現(xiàn)流派特色的沉浸式教學。

技術(shù)研發(fā)人員：喻娟
受保護的技術(shù)使用者：廣州熹道文化傳播有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15