系统利用卷积与循环神经网络进行歌唱声音检测和音高估计，提取用户旋律轨迹后与标准五线谱时序进行对齐比较。结合音高、节奏与稳定性偏差，生成可教学复盘的评分报告。
- 输入用户音频、标准乐谱和基准音频。
- 完成音高估计、旋律提取与八度偏差修正。
- 基于 DTW 对齐计算逐音符偏差和综合得分。
- 输出文字诊断 + 可视化标注五线谱。
FastAPI 服务化
MusicXML 对齐
可解释反馈
批量测评支持
评分维度
- 音高偏差检测
- 节奏快慢识别
- 稳定性评估
结果形式
- 总分与诊断结论
- 逐音符问题提示
- 五线谱可视化标注
工程能力
- REST API 易集成
- 日志 trace 可追踪
- CPU 服务器可运行
部署形态
- 私有化部署支持
- Gunicorn 进程托管
- Xvfb 无头渲染
产品优势
高准确度测评
在专业音乐测评场景中，围绕音高与节奏误差进行细粒度建模，提升结果可靠性。
标准化输出
统一接口返回 `score / desc / pic_url`，可快速接入教学平台、考试平台或训练系统。
可解释反馈
不仅给出总分，还可定位到具体音符问题，支持教师批注和学生自主纠错。
部署成本友好
支持 CPU 服务器运行，便于在教育机构内网和私有环境中快速上线。
评分可视化展示
应用场景
音乐教育与学习
学生可实时了解练习质量，教师可依据逐音符反馈做精准教学与分层辅导。
乐器训练评测
适用于钢琴、小提琴、长笛等可转写五线谱的乐器训练与阶段性能力评估。
线上作业与考试
批量自动评分减少人工负担，提升评分一致性和反馈时效，适配大规模教学活动。
产品能力矩阵
音高与旋律
音高检测、旋律提取、音符识谱，构建基础测评核心链路。
音乐节奏
起始点检测、拍子识别、速度分析和小节级别节奏偏差评估。
音乐和声
多声部、和弦与调性分析，为合奏与进阶训练提供能力扩展。
歌声信息处理
歌声检测、分离、识别与评价，服务个性化训练和教学评估。
让音乐测评从经验走向数据闭环
通过“标准输入、自动评分、可解释反馈、结果留痕”四步闭环，帮助音乐教学机构建立一致、可追踪、可扩展的智能测评体系。