移动学习是现代教育的一种新形式,它与音乐教育的结合是近年来人们讨论的热点之一。音乐教育的基础是视唱练习,视唱是指练习者通过对乐谱的演唱练习音符的发音。传统的视唱教学依赖教师和学生一对一的方式进行,效率不高。而现有的视唱评测系统又存在平台兼容性差,无法模拟真实考试环境的问题。因此,结合移动开发与人工智能技术设计一款轻便且智能化的视唱评测系统具有重要的意义。为了给学习者提供更方便的视唱练习服务,本文提出了一种基于相对音高建模的音符对齐算法,并基于此研制了一款基于微信小程序的视唱评测系统,其主要内容包括:（1）在Needleman-Wunsch算法的基础上,提出了一种基于相对音高建模的音符对齐算法,它能够在批量唱错音符的情况下,仍然准确地对齐音符,其音符对齐率达到99.5%,远高于绝对音高建模的传统对齐算法。（2）健壮的音高对齐算法能够支持在任何节奏条件下对视唱进行音高评测,因此,本文实现的基于微信小程序的视唱评测系统既解决了跨平台的问题,又改变了当前视唱评测系统普遍依赖固定节奏的落后局面,完全贴近真实考试环境,让练习者在没有任何提示和干扰的环境下完成视唱评测。（3）为了应对真实部署的需求,本文还实现了录音的分片上传和多线程解析,该方法相对录音完整上传有更好的性能,其性能提升为57.2%,支持服务扩展与并发需求,改善了用户的使用体验。本论文研制了一种基于微信小程序的视唱评测系统,它有效解决了现有视唱服务平台兼容性差、节奏固定、音符对齐率低等问题。系统自2019年12月上线以来,使用人数超过2300人,视唱记录总数超过42000条,视唱解析正确率达到94.3%,为用户提供准确可靠的视唱练习服务。