【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及声乐教学，具体涉及一种个性化的声乐智能教学系统及计算机程序产品。
技术介绍
1、传统声乐教学，长久以来，一直围绕着音色与节奏这两大核心要素展开。这种方法虽然在历史长河中培育了无数杰出的声乐人才，但其固有的局限性在现代教育背景下日益凸显。首先，以音色和节奏为核心的教学方式，往往忽视了声乐学习中的个体差异。每个人的生理构造、心理特质及体质条件都是独一无二的，这些因素直接影响到声音的产生与控制。然而，在传统教学中，由于缺乏科学的评估与量化手段，教师难以精准地识别并针对学生的这些特点进行个性化指导，导致教学效果参差不齐。
2、更为关键的是，传统方法在实现个体精准选曲方面存在显著不足。选曲是声乐学习中的重要环节，它直接关系到学习者的兴趣激发、技能提升以及情感表达。然而，在传统教学中，选曲往往基于教师的经验判断或学生的主观喜好，缺乏科学依据。这种随意性不仅导致学生无法充分发挥自身潜能，还因曲目难度与自身能力不匹配而造成学习挫败感，影响学习动力。
3、此外，传统声乐教学还面临着声音特点定位不精确的问题。音色、发声位置以及可操作性技巧是声乐学习中的关键要素，但它们的评估与调整在传统教学中往往依赖教师的听觉感受和经验积累，缺乏客观、量化的标准。这种主观性不仅限制了教学的精准度，还导致学生在声音控制和技巧提升上遇到瓶颈。
4、综上所述，传统声乐教学方法在精准筛选定位声音特点、实现个体精准选曲以及科学评估声音技巧等方面存在明显的技术问题。这些问题不仅限制了教学效果的提升，还无法满足现代教育中对于个性化
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种个性化的声乐智能教学系统及计算机程序产品，以至少解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
2、本申请实施例提供一种个性化的声乐智能教学系统，其包括：前端数据采集设备以及后台服务器，所述前端数据采集设备上配置有生理参数确定模块、心理参数确定模块、体质参数确定模块，所述后台服务器上配置有向量化处理装置，所述向量化处理装置包括：向量化模块、向量融合单元、向量匹配单元、输出单元；
3、所述生理参数确定模块用于确定目标用户的生理参数；
4、所述心理参数确定模块用于确定所述目标用户的心理参数；
5、所述体质参数确定模块用于确定所述目标用户的体质参数；
6、所述向量化模块，用于对所述生理参数、所述心理参数、所述体质参数分别进行向量化，得到所述目标用户的生理描述向量、心理描述向量、体质描述向量；
7、所述向量融合单元用于对所述目标用户的生理描述向量、心理描述向量、体质描述向量进行融合得到用户特征描述向量；
8、所述向量匹配单元用于基于所述用户特征描述向量在构建的声乐知识库中进行声乐功能性曲目的匹配；
9、所述输出单元用于将匹配于所述目标用户的声乐功能性曲目输出到所述前端数据采集设备进行展示。
10、一种计算机程序产品，其上存储有计算机可执行程序，运行所述计算机可执行程序以执行如下步骤：
11、对生理参数、心理参数、体质参数分别进行向量化，得到所述目标用户的生理描述向量、心理描述向量、体质描述向量；
12、对所述目标用户的生理描述向量、心理描述向量、体质描述向量进行融合得到用户特征描述向量；
13、基于所述用户特征描述向量在构建的声乐知识库中进行声乐功能性曲目的匹配；
14、将匹配于所述目标用户的声乐功能性曲目输出。
15、本申请中，通过前端数据采集设备获取目标用户的生理参数，如声带长度、共鸣腔大小等，这些参数直接影响音色的形成。通过向量化处理，系统能够精确描述用户的生理特征，为定位声音特点提供客观依据。结合用户的心理特质(如情绪稳定性、创造力)和体质条件(如体能、耐力、呼吸频次、肺活量)，系统能够更全面地理解用户的声音表现潜力及限制。这种多维度分析确保了声音特点定位的准确性和深度。系统通过向量融合单元，将生理、心理、体质参数融合成用户特征描述向量，这一综合指标为精准选曲提供了科学依据。基于用户特征描述向量，系统在构建的声乐知识库中进行智能匹配，找出最适合用户当前状态和学习目标的声乐功能性曲目。这种个性化选曲不仅提高了学习效率，还增强了学习的趣味性和针对性。而且，基于向量化处理的结果，系统能够提供针对性的技巧提升建议，帮助用户逐步掌握标准化的可操作性技巧，从而在声乐学习中不断进步。
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1.一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，包括：前端数据采集设备以及后台服务器，所述前端数据采集设备上配置有生理参数确定模块、心理参数确定模块、体质参数确定模块，所述后台服务器上配置有向量化处理装置，所述向量化处理装置包括：向量化模块、向量融合单元、向量匹配单元、输出单元；
2.根据权利要求1所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述生理参数包括呼吸效率、声带状态、共鸣腔体中至少其一。
3.根据权利要求2所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述生理参数确定模块在确定目标用户的生理参数时，获取智能穿戴设备生成的呼吸监测数据，并对所述呼吸监测数据进行分离，分别得到呼吸效率表征数据、声带状态表征数据、共鸣腔体表征数据，以对所述呼吸效率表征数据、所述声带状态表征数据、所述共鸣腔体表征数据分别进行特征提取，得到所述呼吸效率、所述声带状态、所述共鸣腔体。
4.根据权利要求3所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述生理参数确定模块包括：数据预处理模块，双通道循环处理模块，特征提取模块；
5.根据权利要求4所述
6.根据权利要求5所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述双通道循环处理模块中的输出神经网络对所述依赖特征序列进行多层感知处理，以得到呼吸效率表征数据、声带状态表征数据、共鸣腔体表征数据之后，还包括：对所述呼吸效率表征数据、声带状态表征数据、共鸣腔体表征数据进行特征融合，得到声音融合特征；根据所述声音融合特征确定呼吸分类描述，以根据所述呼吸分类描述进行声乐功能性曲目的匹配以及生成呼吸调整指令，所述呼吸调整指令用于引导用户调整呼吸方式。
7.根据权利要求1所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述心理参数包括性格分类、情感表达描述、心理发展阶段标识中至少其一。
8.根据权利要求4所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述心理参数确定模块在确定所述目标用户的心理参数时，获取心理测评数据，并对所述心理测评数据进行分离，分别得到性格分类表征数据、情感表达描述表征数据、心理发展阶段表征数据，以对所述性格分类表征数据、情感表达描述表征数据、心理发展阶段表征数据分别进行特征提取，得到所述性格分类、所述情感表达描述、所述心理发展阶段标识。
9.根据权利要求8所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述心理参数确定模块包括：编码模块、特征头模块、上下文模块；
10.一种计算机程序产品，其特征在于，其上存储有计算机可执行程序，运行所述计算机可执行程序以执行如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，包括：前端数据采集设备以及后台服务器，所述前端数据采集设备上配置有生理参数确定模块、心理参数确定模块、体质参数确定模块，所述后台服务器上配置有向量化处理装置，所述向量化处理装置包括：向量化模块、向量融合单元、向量匹配单元、输出单元；
2.根据权利要求1所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述生理参数包括呼吸效率、声带状态、共鸣腔体中至少其一。
3.根据权利要求2所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述生理参数确定模块在确定目标用户的生理参数时，获取智能穿戴设备生成的呼吸监测数据，并对所述呼吸监测数据进行分离，分别得到呼吸效率表征数据、声带状态表征数据、共鸣腔体表征数据，以对所述呼吸效率表征数据、所述声带状态表征数据、所述共鸣腔体表征数据分别进行特征提取，得到所述呼吸效率、所述声带状态、所述共鸣腔体。
4.根据权利要求3所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述生理参数确定模块包括：数据预处理模块，双通道循环处理模块，特征提取模块；
5.根据权利要求4所述的一种个性化的声乐智能教学系统，其特征在于，所述双通道循环处理模块对时间上连续的所述数据块进行双通道循环处理，以从时间上连续的数据块中分离出呼吸效率表征数据、声带状态表征数据、共鸣腔体表征数据，包括：
6.根据权利要求5所述...
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