一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法及系统与流程 专利技术说明

乐器;声学设备的制造及制作,分析技术1.本发明涉及人工智能音乐评测技术领域，特别是涉及一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法及系统。背景技术：2.音乐是一种艺术形式和文化活动，其媒介是按时组织的、有规律的声波(机械波的一种)，它的基本要素包括强弱、调性、时长、音色等，由这些基本要素相互结合，形成音乐的常用的“形式要素”，构成音乐的形式要素，就是音乐的表现手段，不同类型音乐可能会强调或忽略其中的某些元素，音乐是用各种各样的乐器和声乐技术演奏，随着科技的迅速发展，人们希望在乐器演奏过程中能通过计算机(人工智能)来进行自动化的识别评测，但是在对音乐进行评测时并没有将演奏数据标准化的方法或者方式，从而在使用计算机对音乐进行评测时不仅处理数据较多而且评测结果的准确度较低，还不可以同时对多个音乐进行测评，浪费了大量时间和人工成本。技术实现要素：3.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法及系统，用于解决现有技术中不仅处理数据较多而且评测结果的准确度较低的问题。4.本发明的实施方式提供了一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法，包括以下步骤：获取参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件；确定待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表；根据所述音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表；确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表；根据所述音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表、待评测音频的csv表和各个演奏评价维度数值的csv表确定待评测演奏的音频文件的评分表。5.本发明的实施方式还提供了一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化系统，包括：文件获取模块，用于获取参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件；第一确定模块，用于确定待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表，根据所述音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表；第二确定模块，用于确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表，根据所述音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表、待评测音频的csv表和各个演奏评价维度数值的csv表确定待评测演奏的音频文件的评分表。6.本发明的实施方式还提供了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法。7.本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法。8.本发明实施方式相对于现有技术而言，主要区别及其效果在于：通过确定出待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表，然后再根据音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定出参考音频的csv表和待评测音频的csv表，最后再确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表，然后根据上述三个csv表对待评测演奏的音频文件进行评分，从而可以在对音频文件进行评测时将演奏数据标准化，并将人工智能演奏评测工作流程中各个环节的执行统一，使得数据处理流程更加清晰，处理数据较少而且评测结果的准确度较高。9.作为进一步改进，所述确定待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表，包括：获取待评测的音频文件所对应的音乐乐谱；根据所述音乐乐谱生成音乐乐谱的csv表。10.作为进一步改进，所述根据所述音乐乐谱生成音乐乐谱的csv表，包括：确定所述音乐乐谱中midi信息和非midi信息；对所述midi信息和非midi信息进行处理，根据处理结果生成音乐乐谱的csv表。11.作为进一步改进，所述根据音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表，包括：根据所述音乐乐谱的csv表对参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件进行处理，根据处理结果分别生成实际演奏的事件列表；分别对所述实际演奏的时间列表进行分析，根据分析结果确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表。12.作为进一步改进，所述确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表，包括；获取预先设置的评测音频文件时音频文件中各个要素的失误数值；根据各个要素的失误数值确定评测音频文件时各个演奏评价维度数值的csv表。13.上述方案通过对音乐乐谱中midi信息和非midi信息进行处理，然后根据处理结果生成音乐乐谱的csv表，通过根据音乐乐谱的csv表对参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件进行处理，然后分别对处理结果进行分析，最后根据分析结果确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表，通过预先设置的评测音频文件时音频文件中各个要素的失误数值确定评测音频文件时各个演奏评价维度数值的csv表，各个csv表的生成便于对后续得出待评测演奏的音频文件的评分表。14.作为进一步改进，所述根据所述音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表、待评测音频的csv表和各个演奏评价维度数值的csv表确定待评测演奏的音频文件的评分表，包括：比对所述音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表和待评测音频的csv表，根据比对结果确定待评测演奏的音频文件中失误点；比对所述各个演奏评价维度数值的csv表和待评测演奏的音频文件中失误点，根据比对结果确定待评测演奏的音频文件的评分表。15.上述方案首先判断待评测音频的csv表与音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表内各个要素是否相似，根据判断结果得出待评测演奏的音频文件中失误点，然后再判断评测演奏的音频文件中失误点与各个对应要素的失误数值的大小，从而能够得出待评测演奏的音频文件的评分表，节省大量时间与人工成本。16.作为进一步改进，在所述根据所述音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表、待评测音频的csv表和各个演奏评价维度数值的csv表确定待评测演奏的音频文件的评分表之后，还包括：生成该待评测演奏的音频文件的评分表，并且将评分表发送至智能终端。17.上述方案通过将评分表发送到智能终端可以便于演奏者对自己的演奏的分值进行查看，从而使得演奏者可以及时的知道自己的演奏分值，便于演奏者后期改正演奏错误的地方。附图说明18.图1是本发明第一实施方式中的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法流程图；19.图2是本发明第二实施方式中的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法流程图；20.图3是本发明第三实施方式中的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法流程图；21.图4是本发明第四实施方式中的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化系统示意图；22.图5是本发明第五实施方式中的电子设备示意图。具体实施方式23.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。24.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。25.本发明的第一实施方式涉及一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法。流程如图1所示，具体如下：26.步骤101，获取参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件；27.实际应用中，首先需要录制一份参考演奏的音频文件，包括以下三点内容：(1)未演奏时的环境噪音至少2秒；(2)演奏110hz音高的音2秒或一次，如果乐器无法演奏该音高，演奏最接近的音；(3)正常演奏需要评测的音乐；假如在没有条件录制参考演奏的情况下，可以使用过计算机合成上述内容，格式为单声道pcm，采样率44100hz以上，位深度为16bit以上，然后在根据上述内容录制待评测演奏的音频文件，再对上述两份音频文件进行剪辑，对环境噪音、110hz音部分和实际演奏内容分别保存在同一文件夹下：参考演奏的环境噪音保存为ref_noise.wav；参考演奏的110hz音保存为ref_tone.wav；参考演奏的演奏内容保存为ref_perf.wav；评测演奏的环境噪音保存为noise.wav；评测演奏的110hz音保存为tone.wav；评测演奏的演奏内容保存为perf.wav。28.步骤102，确定待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表。29.具体的说，首先获取待评测的音频文件所对应的音乐乐谱，然后确定音乐乐谱中midi信息和非midi信息，再对midi信息和非midi信息进行处理，最后根据处理结果生成音乐乐谱的csv表。30.步骤103，根据音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表。31.具体的说，首先根据音乐乐谱的csv表对参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件进行处理，然后根据处理结果分别生成实际演奏的事件列表，再分别对实际演奏的时间列表进行分析，最后根据分析结果确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表。32.步骤104，确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表。33.具体的说，首先获取预先设置的评测音频文件时音频文件中各个要素的失误数值，然后根据各个要素的失误数值确定评测音频文件时各个演奏评价维度数值的csv表。34.步骤105，根据音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表、待评测音频的csv表和各个演奏评价维度数值的csv表确定待评测演奏的音频文件的评分表。35.具体的说，首先比对音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表和待评测音频的csv表，然后根据比对结果确定待评测演奏的音频文件中失误点，再比对各个演奏评价维度数值的csv表和待评测演奏的音频文件中失误点，最后根据比对结果确定待评测演奏的音频文件的评分表。36.本实施方式可以通过确定出待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表，然后再根据音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定出参考音频的csv表和待评测音频的csv表，最后再确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表，然后根据上述三个csv表对待评测演奏的音频文件进行评分，从而可以在对音频文件进行评测时将演奏数据标准化，并将人工智能演奏评测工作流程中各个环节的执行统一，使得数据处理流程更加清晰，处理数据较少而且评测结果的准确度较高。37.本发明的第二实施方式涉及一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法，第二实施方式是对第一实施方式整体的详细论述，主要详细的论述在于：在本发明的第二实施方式中，明确了一种实施方式，此实施方式论述了第一实施方式中步骤102至步骤105中各个步骤的具体过程。38.本实施方式请参阅图2，包括以下步骤，进行如下说明：39.步骤201与第一实施方式中的步骤101相类似，在此不再赘述。40.步骤202，获取待评测的音频文件所对应的音乐乐谱。41.步骤203，确定音乐乐谱中midi信息和非midi信息。42.步骤204，对midi信息和非midi信息进行处理，根据处理结果生成音乐乐谱的csv表。43.实际应用中，音乐乐谱中的midi信息通过音乐乐谱的midi文件中解码获取，midi是musical instrument digital interface的简称，意为音乐设备数字接口，它是一种电子乐器之间以及电子乐器与电脑之间的统一交流协议，解码后包括以下信息：音高ypitch，以hz为单位，对于midi文件中的音高信息pitch,0≤pitch≤127，转换为hz单位的音高信息：hz为单位，对于midi文件中的音高信息pitch,0≤pitch≤127，转换为hz单位的音高信息：力度yvelocity，对于midi文件中的音符力度信息vel,0≤vel≤127，均分为5档后归一化：44.对于非midi信息可人工设置具体数值，非midi信息包括：起奏点yonset，以毫秒为单位；时值yduration，以毫秒为单位；当前速度ytempo，以每分钟节拍数(bpm)为单位；当前小节数ybar；当前小节开始的时间点ybar_started，以毫秒为单位；当前小节的速度标记分子(每小节拍数)ytime_sig_numerator；当前小节的速度标记分母(每拍时值倒数)ytime_sig_denominator；将这些事件设为∶＝(y1,y2,…,yn)，n是乐曲的总音符数，存储为一张csv表；45.表头如下：index,pitch,velocity,onset,duration,tempo,bar,bar_started,time_sig_numerator,time_sig_denominator，对于每个音符，添加一行，内容为：音符序数、音高、力度、起奏点、时值、当前速度、当前小节数、当前小节开始的时间点、当前小节的速度标记分子、当前小节的速度标记分母，使用半角逗号分隔。和上一个音符相同的数值可以省略，精确到小数点后两位，如：46.1,261.63,0.6,0,1000,60,1,0,4,447.2,277.18,0.4,1000,1000，，，，，，48.3,293.66,0.8,2000,2000，，，，，49.然后将该csv文件保存为score.csv。50.步骤205，根据音乐乐谱的csv表对参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件进行处理，根据处理结果分别生成实际演奏的事件列表。51.实际应用中，通过参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件，分别获取对应参考演奏的音频文件的单声道时域信号sref和对应待评测演奏的音频文件的单声道时域信号sperf，对sref和sperf，信号加窗后得到信号和作实序列快速傅里叶变换，窗函数w为blackman，窗大小n＝1024，50％重叠，得到包含frames个fft帧频域信号fref和fperf：52.对照上述音乐乐谱的事件列表，使用dtw(dynamic time warping)或类似算法对s作音频-乐谱比对(audio-to-score alignment,a2sa)，其中s包括sref和sperf，得到实际演奏的事件列表x：＝(x1,x2,…,xm)，其中m是乐曲的总音符数。53.步骤206，分别对实际演奏的时间列表进行分析，根据分析结果确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表。54.实际应用中，得到实际演奏的事件列表后，算法得到x和y的对齐路径p＝(p1,p2,…,pl)，i≤m,j≤n，将路径p中包含的各个事件p分别与音频信号sref和sperf比对，对事件对应的音频片段sp进行时频域分析，得到音高xpitch(单位为hz)、起奏点xonset(单位为毫秒)、时值xduration(单位为毫秒)，根据起奏点和时值属性，从频域信号中得到相对应的帧设起始帧为f0，结束帧为f1，对每帧计算色度特征(chroma)cff、能量频谱重心(spectral centroid)得到scf后，计算频谱分散度(spectral spread)spread)得到ssf后，计算频谱尖削度(spectral kurtosis)其中，上述公式中的ff[k]为演奏音频信号的频域信号；[0055]在f0到f0的范围内平均，分别得到平均色度xchroma、平均能量xenergy、平均频谱重心xcentroid、平均频谱分散度xspread、平均频谱尖削度、平均频谱尖削度[0056]对于路径p中的事件pi＝(xa，yb)，i＜l，该音符和后一个音符演奏的时间点为可计算出ti时间点上演奏的起音间隔(ioi)偏离度并通过该值计算出当前速度其中，为前一个音符演奏的起奏点属性，为后一个音符演奏的起奏点属性，为与路径对齐的乐谱音符的起奏点属性，为与路径对齐的乐谱音符的起奏点属性，为与路径对齐到的乐谱音符的当前速度；[0057]对x序列化为csv格式的表，表头为：[0058]index，pitch，onset，duration，tempo，energy，chroma，centroid，spread，kurtosis[0059]对于每一个x，录入：对应乐谱中的音符序号(如x包含在路径p中，事件pi＝(xa，yb)，录入b，否则留空)、音高xpitch、起奏点xonset、时值xduration、速度xtempo、能量xenergy、色度xchroma、频谱重心xcentroid、频谱分散度xspread、频谱尖削度xkurtosis，使用半角逗号分隔，和上一个音符相同的数值可以省略，如：[0060]1，261.63，0，960，60，0.0016539217，0，0.0016539217，45.7829883646，7.7711195288[0061]2，277.18，980，1100，60.67，0.0011937749，1，4.9370552135，59.0025766376，6.1782089229[0062]3，293.66，1990，2020，59.67，0.0012348003，2，4.9414272455，59.848357231，6.0947701193[0063]对sref和sperf，分别保存为ref.csv和perf.csv。[0064]步骤207，获取预先设置的评测音频文件时音频文件中各个要素的失误数值。[0065]步骤208，根据各个要素的失误数值确定评测音频文件时各个演奏评价维度数值的csv表。[0066]实际应用中，评测方需要确定以下内容的具体数值：错音、漏音、多音的容错率，即每1个音允许多少个错音，该值在0到1之间；音准容错率，即允许音准偏差多少半音；起奏点偏移量，即允许在当前速度下允许起奏点偏移正常时间多少毫秒；时值偏移量，即允许在当前速度下允许时值偏移正常时值多少毫秒；力度容错率，即允许实际演奏力度与参考演奏力度之差在多少以内，该值在0到1之间；音色容错率，即允许实际演奏音色与参考演奏音色之差在多少以内，该值在0到1之间；[0067]将这些值存入一个csv表，表头为：[0068]note_error,precision_error,onset_error,duration_error,velocity_error,timbre_error；[0069]按以上顺序填入值，如：0.05,0.5,250,250,0.35,0.35；[0070]保存文件为criteria.csv。[0071]步骤209，比对音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表和待评测音频的csv表，根据比对结果确定待评测演奏的音频文件中失误点。[0072]步骤210，比对各个演奏评价维度数值的csv表和待评测演奏的音频文件中失误点，根据比对结果确定待评测演奏的音频文件的评分表。[0073]实际应用中，对于给到的评测规范criteria.csv，对perf.csv比照ref.csv和score.csv进行评测：[0074](1)对于错音、漏音、多音，给出是否通过note_error_pass(true或false)个数note_error_count和错误率note_error_rate；[0075](2)对于音准错误，给出是否通过precision_error_pass(true或false)、平均偏差量precision_error_average、第95百分位偏差量precision_error_95、第99百分位偏差量precision_error_99；[0076](3)对于起奏点偏移量，给出是否通过onset_error_pass(true或false)、平均偏移量onset_error_average、第95百分位偏移量onset_error_95、第99百分位偏移量onset_error_99；[0077](4)对于时值偏移量，给出是否通过duration_error_pass(true或false)、平均偏移量duration_error_average、第95百分位偏移量duration_error_95、第99百分位偏移量duration_error_99；[0078](5)对于力度偏差量，给出是否通过velocity_error_pass(true或false)、平均偏差量vel ocity_error_average、第95百分位偏差量velocity_error_95、第99百分位偏差量velocity_error_99；[0079](6)对于音色偏差量，给出是否通过timbre_error_pass(true或false)、平均偏差量timbr e_error_average、第95百分位偏差量timbre_error_95、第99百分位偏差量timbre_error_99；[0080](7)如果note_error_pass、precision_error_pass、onset_error_pass、duration_error_pass、velocity_error_pass、timbre_error_pass同时通过，则记pass为true，否则为false，然后将这些值存入csv表，表头为：[0081]pass,note_error_pass,note_error_count,note_error_rate,precision_error_pass,duration_error_av erage,precision_error_95,precision_error_99,onset_error_pass,onset_error_average,onset_error_95,onset_error_99,duration_error_pass,duration_error_average,duration_error_95,duration_error_99,velocity_error_pass,velocity_error_average,velocity_error_95,velocity_error_99,timbre_error_pass,ti mbre_error_average,timbre_error_95,timbre_error_99；[0082]分别存储上数值，如：[0083]true,true,6,0.03,true,0,0,0,true,214,298,370,true,238,459,632,true,0.21,0.45,0.84,true,0.03,0.09,0.12，并将该文件保存为result.csv并交付。[0084]本实施方式通过对音乐乐谱中midi信息和非midi信息进行处理，然后根据处理结果生成音乐乐谱的csv表，通过根据音乐乐谱的csv表对参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件进行处理，然后分别对处理结果进行分析，最后根据分析结果确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表，通过预先设置的评测音频文件时音频文件中各个要素的失误数值确定评测音频文件时各个演奏评价维度数值的csv表，各个csv表的生成便于对后续得出待评测演奏的音频文件的评分表，还通过首先判断待评测音频的csv表与音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表内各个要素是否相似，根据判断结果得出待评测演奏的音频文件中失误点，然后再判断评测演奏的音频文件中失误点与各个对应要素的失误数值的大小，从而能够得出待评测演奏的音频文件的评分表，节省大量时间与人工成本。[0085]本发明的第三实施方式涉及一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法，第三实施方式是对第二实施方式整体的详细论述，主要详细的论述在于：在本发明的第三实施方式中，明确了一种实施方式，此实施方式论述了将评分表发送至智能终端的具体过程。[0086]本实施方式请参阅图3，包括以下步骤，进行如下说明：[0087]步骤301至步骤310与第二实施方式中的步骤201至步骤210相类似，在此不再赘述；[0088]步骤311，生成该待评测演奏的音频文件的评分表，并且将评分表发送至智能终端。[0089]具体的说，其中，评分表也是一个csv表，智能终端包括手机、电脑和ipad。[0090]本实施方式通过将评分表发送到智能终端可以便于演奏者对自己的演奏的分值进行查看，从而使得演奏者可以及时的知道自己的演奏分值，便于演奏者后期改正演奏错误的地方。[0091]本发明的第四实施方式涉及一种用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化系统，请参阅图4，包括：[0092]文件获取模块，用于获取参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件；[0093]第一确定模块，用于确定待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表，根据音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定参考音频的csv表和待评测音频的csv表；[0094]第二确定模块，用于确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表，根据音乐乐谱的csv表、参考音频的csv表、待评测音频的csv表和各个演奏评价维度数值的csv表确定待评测演奏的音频文件的评分表。[0095]不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。[0096]值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。[0097]本发明第五实施方式涉及一种服务器，请参阅图5，包括：[0098]至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上的用于人工智能评测的音乐演奏数据标准化方法。[0099]其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。[0100]处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。[0101]本发明第六实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。[0102]即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0103]综上所述，本发明通过确定出待评测演奏的音频文件对应的音乐乐谱的csv表，然后再根据音乐乐谱的csv表、参考演奏的音频文件和待评测演奏的音频文件分别确定出参考音频的csv表和待评测音频的csv表，最后再确定评测音频文件时音频文件中各个演奏评价维度数值的csv表，然后根据上述三个csv表对待评测演奏的音频文件进行评分，从而可以在对音频文件进行评测时将演奏数据标准化，并将人工智能演奏评测工作流程中各个环节的执行统一，使得数据处理流程更加清晰，处理数据较少而且评测结果的准确度较高，并且本发明可同时执行多个评测任务，节省大量时间与人工成本。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。[0104]上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。









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