基于卷积神经网络的音乐艺术教学质量评测系统

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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
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