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基于卷积神经网络的音乐艺术教学质量评测系统: 收藏
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引用; 《龙岩学院学报》2021年第5期39卷 32-37页; 作者：江育光卢盛荣黄理明闽西职业技术学院财经商贸学院龙岩学院数学与信息工程学院福建龙岩364000 龙岩学院福建龙岩364000; 系统采用VUE3+Spring Boot前后端分离设计实现,并部署在云端,以SaaS方式提供考试服务。在考试期间,系统实时上传学生成绩(音频文件)至后台服务器,算法进行自动化量化评价打分。在评分算法设计上使用基于Python3的LIBROSA和MUSIC21开发包...; 系统采用VUE3+Spring Boot前后端分离设计实现,并部署在云端,以SaaS方式提供考试服务。在考试期间,系统实时上传学生成绩(音频文件)至后台服务器,算法进行自动化量化评价打分。在评分算法设计上使用基于Python3的LIBROSA和MUSIC21开发包,采集了音强、音高、节拍等多个维度数据,并采用裁剪的卷积神经网络VGG-16,通过学习梅尔频谱图,将音频信号转换为图像,进行初步的音乐艺术感分析。该系统已成功上线运行,评价良好,能够促进义务教育艺术质量监测的发展进步,并可用于电子商务系统、用户体验增强、流媒体音乐推荐等。; 来源：详细信息评论

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