TY - A2的太阳,Le AU - Tang章成PY - 2022 DA - 2022/06/22 TI -音乐意义的分析美声唱法音频和美声唱法教学基于LSTM混合模型SP - 1875815六世- 2022 AB -我们都知道,音乐艺术家的灵魂,培养对音乐的感觉是不可或缺的,美声唱法教学的重要组成部分。传统音乐课堂教育落后于信息时代的发展。根据美声唱法的教学方法教学,美声唱法声音的识别实验,帮助学生分析音乐意义包含在音乐作品的内容,和教师培养学生的音乐感觉和音乐理论知识根据有效的结果。为了更好地让学生欣赏音乐的真谛,有必要添加在线工具来协助美声唱法的教学。传统方法既教学生按照实际情况因材施教,但使用匹配资源的迅速发展的计算机技术,也不认真培养学生欣赏音乐的能力和感知的情感。基于上述问题,本文从深层领域学习和计划建立一个混合模型与LSTM有关。本文的结果如下:(1)CNN-LSTM模型最高识别率曲线,和一些情感的识别率是90%;亏损率往往是稳定在200次迭代,收敛速度是迅速。(2)预处理后,情感识别率较高,平均精度的音频特征提取基于光谱图+ lld情感约为0.7。(3)根据实际的应用场景,音乐感觉栽培的最佳效果是使用模型来辅助课堂教学,和得分最高可以达到8.8分。 In addition, the error between the emotional expression identified by the model and the original work is between 0 and 0.5 points, and the emotional expression effect is excellent. (4) The model can also recognize different kinds and times of emotion in 5-minute Bel Canto works. The above experimental results show that the model basically meets the requirements of the subject, and its performance is excellent, but the details need to be optimized. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2022/1875815 DO - 10.1155/2022/1875815 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -