基于深度学习的高校音乐教育多媒体教学

摘要

鉴于我国音乐教育的现状和改革的需要，本研究采用了文献法和访谈法两种不同的研究方法。从这些方法中，我们阅读了大量的音乐教育、多媒体技术、现代教学和改革。本研究工作主要分为两个阶段。本文首先主要论述了大学音乐教育相对于其他文化课程的特点，以及多媒体技术在学校音乐教育中应用的可行性和音乐教育的辅助功能。其次，大脑计算试图通过模拟生物神经网络的结构和信息处理来分析事物。提出了深度学习算法的智能学习特性，用于监控音乐教育教学过程，分析过程质量。最后介绍了网络多媒体课件的设计与制作，为我国高校音乐教学中多媒体技术的应用提供理论指导和参考。此外，该模型的研究成果可以在当前的多媒体应用过程中起到解决和回答问题的作用，使我国高校音乐工作者能够更有效、更熟练地应用多媒体技术。

1.介绍

近年来，该国积极推动了网络质量课程，微环和大学视频开放课程等教学分享平台的建设。他们为大学教师和学生的教学和独立学习提供多学科和多立方素质教育资源。作为一门公共基础课程，在大学音乐教育，由于其特殊性，教师使用多媒体和网络技术在教学中的教学远低于其他学科。一些数据显示，计算机和多媒体已被用于高校各种科目的教学，但他们在大学音乐教育中没有真正推广[1那2］.2012年3月，教育部的“高等教育特别计划”通知强调：“积极推进”网络人才培训模式改革，教学内容和教学方法。“作为大学音乐教育课程的主要教学任务，运动技能的转移需要简单的语言表达和运动的优雅演示。在某种程度上，行动的直观演示大于语言的作用。用于充分利用计算机系统图像，动画和声音资源的多媒体可以为学生展示准确的虚拟3D运动演示。目前，使用多媒体开展实践教学的高校教学和音乐教育课程仍存在问题，但拓展了网络教学空间的无限前景。在许多网络平台中，众所周知的IT品牌占据大学生最喜欢的独立学习平台。在各种网络交互工具中，半主机信息的搜索和利用也很常见[3.］.

网络技术的飞速发展为人们的学习、生活和交流提供了广阔的空间。移动网络技术的发展为人们使用网络提供了更加便利的条件。现代大学生对网络技术特别是移动网络技术的运用能力很强[4.］.大脑计算不应该处理静止的图像，而应该处理空间上和空间上连续的信号。虽然深度学习已经有很多成功的应用，但如果我们进一步深入，比如在视频分析和动态视觉信息处理中，我们自然会遇到与人脑相同的任务，需要对动态时空模式进行一定的识别。他们可以随时通过通讯工具轻松浏览空间信息[5.］.如何有效地利用这些现代技术来提高教育质量，扩大公共音乐教育课程的教学空间值得大多数音乐教育教师认真考虑[6.］.针对大学生对网络信息的利用，结合音乐教育课程的特点，探讨了基于q群的空中课堂辅助教学的建立。介绍了多媒体教学与网络互动在音乐教育中的实验研究。探索音乐教育的网络辅助模式，实现音乐教育模式[7.］.本文的具体贡献包括:（1）论述了高校音乐教育和其他文化课程的特点（2）提出了一种基于深度学习算法的智能学习功能，监测音乐教育教学过程并分析过程质量（3）研究了多媒体技术在大学物理教学中的应用

本文的其余部分安排如下。部分2讨论大学生使用网络情况;在一节中讨论了多媒体网络教学的产生3.．本节对音乐教育课件的分类进行了探讨4.．讨论了大学教学平台中多媒体网络的基本结构5.．部分6.给出了仿真实验结果7.最后对全文进行了总结，并提出了今后的研究方向。

2.大学生使用网络情况

根据中国互联网网络信息中心的最新统计数据，2012年12月底，中国的互联网用户总数已达到5.64亿[8.那9.］.该国新互联网用户的数量为5090万，互联网的渗透率为42.1％。与2011年底相比，它增加了3.8％。数字1和2从2005年到2012年显示中国数据的规模和普及率。

从图中可以看出12012年中国从2005年的1100万到564万年增长，互联网的普及率从2005年的8.5％增加到2012年的42.1％。这种明显的上升趋势和渗透率表明中国已进入队伍主要互联网国家。根据中国互联网网络信息中心发布的数据分析和统计数据，从2011年到2012年，中国大陆各省（城市，自治区）的规模分布和互联网普及率大幅增加。从表中可以看出1中国的互联网已被各种省份（市政当局和自治区）完全覆盖。虽然各个地区的分布仍然不均匀，但一些偏远和少数地区的覆盖率相对较低。然而，它们在这些领域相对较低。增长率正在增加。这表明中国已进入网络的新时代[10］.

根据中国互联网网络信息中心（CNNIC）在互联网用户的调查报告中进行的一项调查，2012年大学毕业生互联网使用率或以上达到96.1％。基本上饱和，高中生的普及率过去五年是最明显的。2012年，比例超过90％，达到90.9％。可以看出，当前互联网的用户之间，大学生占比例最大。

3.多媒体网络教学的生成

多媒体网络教学没有统一的定义。所谓的多媒体网络教学是充分利用最先进的计算机网络技术和多媒体技术。有机组合教学的新教学方法是在互联网技术支持下实现多媒体技术。这使得基于沟通和讨论的教学方法进行了实现[11那12］.

多媒体网络教学是一种远程教学。从各大媒体和信息技术的发展来看，多媒体网络教学属于第三代远程教育。多媒体网络教学是现代计算机网络技术和多媒体技术在一定程度上发展的产物。中国著名学者对三代信息技术用于教学和三代远程教育阶段做了详细的总结。从表中可以看出2即自20世纪90年代以来，随着计算机网络技术和计算机多媒体技术的出现和发展，双向交互式电子信息通信技术已经实现，使教学过程更加开放和灵活。因此，随着新技术的出现和发展，多媒体网络教学出现了[13-15］.

我们还通过登录中文大学获得了发布最多的新数据，发现到2012年底，中国有2148所大学，其中31所是顶尖大学，占1.44%。拥有音乐综合专业的高校256所，占全国高校总数的11.9%。目前，这些学院都有自己独立的校园网，用于学校信息的管理和普通教育系统的精品课程展示。然而，由于在多媒体网络教学技术的应用方面还存在许多空缺，目前大多数高校网站还没有建立起自己的多媒体网络教学平台。

4.音乐教育课件的分类

音乐教育课件可分为两大类，即原理教学模式和培训教学模式。该原理教学模式可分为教学和技术教学。该原则教学是简要介绍项目的特征，起源，演化，发展和规则，场地和运动方法，并帮助学生建立完整的知识概念。Technical teaching is to use the CAI courseware to display the complex technical movements and some of the world’s best athletes’ scientific and standardized technical actions on the screen by means of “slow motion” and “settlement” on the screen so that students can see clearly and explore the key technical points of the various movements that you have to master, increase the depth of understanding, and enable students to master music knowledge and skills more and better [16那17］.

培训教学模式应遵循差分治疗原则，合理安排不同的实践步骤和方法，提高学生对技术，运动和方法的基本知识和基本概念的理解，以及分析和解决问题。它是在图中看到的3.．

4.1。课件设计的基本要求

课件的设计必须充分反映将动画，图片，视频，声音，文本和其他多媒体集成到一个的特征。它充分发挥多媒体教学的优势。随着直观的表达，富媒体资源和多种演示方法，教师可以轻松解释和控制。学生可以轻松学习，并可以充分利用他们的倡议，互动和合作，以更好地迎接校园。遥感教育​​需要稳定的互联网和快速下载速度[18］.

多媒体课件的整体结构由教学目标和教学内容组成。该课件的教学目标是增强学生的体质，掌握基本知识、技能，培养学生良好的思想品德，提高学生的观察和模仿能力，如图所示4.．课件的教学内容包括理论和实践课程，课件教学内容的内容如图所示4.．

5.高校教学平台中的基本结构多媒体网络

多媒体网络教学平台采用最新的B / S（浏览器/服务器）结构，其结构如图所示5.．结构的特征如下：客户端应用的环境是标准化的，通用的Web浏览器，并且所有应用程序都存储在Web服务器上，并且可以在需要时直接下载它们。更容易管理和维护，因为客户端不需要特殊软件。升级网络应用程序时，您只需要更新服务器中的软件;这种结构具有良好的可扩展性和开放性。B / S结构采用标准的TCP / IP工作协议，学校可以满足自己的开发需求并随时延长系统。

系统的工作原理:教师和学生通过浏览器访问多媒体网络教学平台。学生使用个人电脑设备通过浏览器与服务器连接。他们进行相关音乐教育教学内容的学习，音乐资源信息的查询，以及师生之间的及时沟通。多媒体网络教学平台的管理员和高校音乐教育教师可以通过浏览器对存储在服务器上的内容进行更新和维护。它可以将最新的音乐教育资源信息上传到服务器，同时可以实现与学生在线答疑。它可以做音乐指导。该服务器由web服务器和数据库服务器组成。web服务器存储系统的各个应用模块，完成客户端的应用功能，接收客户端的用户请求，将其转换为数据库请求，与数据库服务器进行交互，并将交互结果作为网页下载到浏览器。用户可以观察请求的结果。数据库服务器用于存储数据库，其管理软件是系统所需要的。 It performs database operations according to the request sent by the web server, and it transmits the result to the webserver.

5.1。高校音乐多媒体网络教学平台的支撑环境结构

多媒体网络教学平台在高校音乐教育中的推广离不开平台环境的建设。根据《现代远程教育资源建设技术规范》中的现代远程教育教学支撑系统，我们提出了如图所示的高校音乐多媒体网络教学平台支撑环境结构图6.．

5.2。音乐教育模块

音乐教育模块是高校音乐多媒体网络教学平台的核心模块。该模块的主要功能是对高校音乐教育教学过程的显示和辅助。该模块包括课程介绍、电子教材、教学计划、多媒体网络课件、现场教学、讲座视频(含精品课程展示)、课程资源收集等子模块。教师通过音乐教育模块编辑并上传授课信息资源。学生可以利用该模块了解音乐教育课程，进行独立的音乐学习。利用多媒体网络课件，还可以将音乐教学过程中出现的困难技术动作的多媒体动画可视化，使学生更好地理解和掌握要领。通过授课的实施，可以远程在线查看音乐教育过程，其他音乐教育资源相对较差的院校也可以通过该子模块开展音乐教育课程。课堂录像有利于学生课后复习和增强记忆。音乐教育模块下的现场教学子模块的逻辑结构和实现如图所示7.．

5.3。脑状计算过程

这一世-th粒子被写为溶液载体 ．如果位置向量表示为 速度矢量表示为 那然后 ．计算最佳位置(最好是与适应度值相对应的位置)一世到目前为止，我们称之为个体的最佳位置;计算最佳位置整个人口达到当前位置，并称之为全球最佳。然后通过多次迭代获取最佳解决方案。在每次迭代中，粒子通过跟踪和位置更新其速度和位置 那如下面的公式：

他们之中，T.为迭代次数，是惯性体重， 是积极加速常数，还有 是两个随机数遵守均匀分布值之间的[0,1]。

样本熵是Richman提出的一种时间序列复杂度度量方法。音乐意义代表了非线性动态系统产生新信息的速率。样本熵越大，复杂程度越高。作为一种改进的近似熵算法，其显著的优势在于对时间序列长度的依赖较小，精度较高，广泛应用于生理信号和各种复杂信号的处理。对于一个离散序列的L.点，样本熵计算过程如下：在步骤1中，具有嵌入尺寸的新型向量m被建造： 那在哪里 然后向量之间的距离和定义如下：

在步骤2中，给定阈值tr，对于每个一世，计算数量 以及该数量的比例到距离总数L.−m +L.，表示为 那然后平均：

在步骤3中，增加尺寸m + 1, repeat the above steps to obtain ;第4步，得到样本熵的理论计算公式:

在实际计算中，L.取有限值，当序列长度为时得到的样本熵估计值L.是

6.分析和讨论结果

我们培训了8,000个样本，具有128尺大小的批次，15个时期和10个E. − 3 learning frequencies. We have tested multiple hyperparameter values before we have selected certain values. After a few tuning moves, we have reached 10E. − 3 for the learning pace. We picked 128 for small batch size, which was the best value that could be used without memory size problems. We used cross-entropy as a loss function for Adam Optimizer. In the 15 epochs, we forced an early break, during which we confirmed the inclination of the model to steadily update training estimates. To ensure that we did not overwrite, we measured the assessment metrics for the training data and correlated them with the validation dataset results.

栅极结果的频率分布表如下，计数（y）表示每个类别的数量（频率计数）。总和（y)是每个人的总分。总和（y）表示累计数量小于数字。根据上表，可以绘制累积直方图（横坐标表示得分）。纵坐标表示少于点数。从频率直方图和表中的图表3.和图8.，我们也可以看到门的得分是符合正态分布的。

同样，栅极分数频率表如下：每个组的数量显示计数（y)(频率计数)。总和（y)表示总分。总和（y），如表所示4.，表示小于数字的累积数字。根据表格绘制累积直方图4.（横坐标表示得分;纵坐标表示少于分数的数字）。我们还可以看到门分数与从频率直方图和表中的图表中的正常划分对齐4.和图9.．

栅极效应频率表如下：计数（y）应表示每个组的数量（频率计数）。总和（y)是我们两人的累积排名。总和（y）表示累积数量小于实际数字。通过绘制表中的频率直方图和图形5.和图10，我们可以看出，该主题的测试分数通常不会分发。有两个峰值，从图中可以看出，所以解释可能是测试问题很复杂。部分挑战或学生的学习水平是极化的。

门分数的频率数分布表如下，计数图表示每个类别的数量（频率计数）。总和（y)是每个人的总分。总和（y)表示小于该编号的累计编号。通过绘制表中的频率直方图和图形6.和图11，我们可以看到，该科目的考试成绩不是正态分布。从图中可以看出，在平均值的左边和右边有两个峰，说明题目比较难，题目比较容易。或者高水平和低水平的学生分布在两极。从图中可以看出，高分的学生人数要高于平均分左边的学生人数。

7.结论

教师利用多媒体进行计算机辅助教学，为教学提供了新的途径。它改变了教师和学生的关系，使以教师为中心的教学变成了以学生为中心的教学。随着现代技术的不断发展，多媒体技术、光盘技术、网络技术的融合改变了信息传递的方式。它被储存、传输和使用。多媒体作为一种新的教育形式和教学方法，将给传统教育带来巨大的冲击和影响。音乐教育的过程就是学生掌握知识的过程。基本因素有教师、学生、教学内容等。音乐教育活动是非常实践性的教与学的双边活动。教与学是相互依存、不可分割的。将深度学习技术应用到音乐教育的过程中，对教师、学生和教学内容的影响都具有重要的现实意义。

未来，我们计划纳入，比较和添加工具来研究更多深入学习框架，如RNN，RCNN和CRNN的影响。

数据可用性

在当前研究期间使用和/或分析的数据集可从相应的作者获得合理的请求。

利益冲突

作者宣布没有利益冲突。

致谢

本文得到了湖南省“十三五”教育规划项目(XJK20CTW007)的资助。

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