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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于声音处理的柳琴戏唱腔特征教学方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120822024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511323642.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于声音处理的柳琴戏唱腔特征教学方法是由宋洺萱设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声音处理的柳琴戏唱腔特征教学方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声音处理的柳琴戏唱腔特征教学方法，包括以下步骤：构建唱腔音频库，并由专家进行时间轴特征标注，形成第一正样本；对样本进行人声分离、带通滤波和基于节奏类型的差异化分帧处理，生成时间‑频谱图作为第三正样本；通过特征提取网络提取唱腔特征序列；最后利用训练好的网络对学生唱腔进行多维度评价，计算整体相似度、节奏偏离度和时序偏离度等量化指标，为学生提供客观的演唱反馈和个性化修正指导。本发明实现了柳琴戏教学从传统经验传授到现代量化分析的转变，显著提升了教学效率与精度。

本发明授权基于声音处理的柳琴戏唱腔特征教学方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声音处理的柳琴戏唱腔特征教学方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建唱腔音频库；按预设标注规则，将唱腔音频的每个时间点的标注预设的特征类别，得到标注矩阵，并生成第一正样本； S2：对第一正样本进行人声分离操作，得到第二正样本；随后根据节奏类型对所述第二正样本实施差异化分帧策略以及傅里叶变换，得到第三正样本； S3：按所述特征类别，通过预构建的特征提取网络以分类提取第三正样本中的唱腔特征； S4、采集学生唱腔音频，从所述唱腔音频库选择对比样本；基于训练后的特征提取网络分别构建所述学生唱腔音频的待评价唱腔特征序列和所述对比样本的标准唱腔特征序列，然后基于标准唱腔特征序列和待评价唱腔特征序列进行学生演唱质量评估； 所述特征提取网络的结构如下： 所述特征提取网络以一个共享编码器为前端，后接多个并行的任务解码器；所述共享编码器由二维卷积层、四个堆叠的膨胀时序卷积模块组成；每个所述膨胀时序卷积模块由膨胀一维卷积层、门控激活单元和残差连接组成； 为每个特征类别c设立一个任务解码器；每个任务解码器由一维卷积层和一个跨通道注意力机制组成； 所述共享编码器的输入为所述第三正样本，输出为共享特征序列；每个所述任务解码器的输入为所述共享特征序列，输出为对应特征类别的任务特征向量； 将所述任务特征向量输入至一个线性投射层和sigmoid激活函数，生成所述特征类别c在每个时间点上的存在概率： 其中，表示特征类别c在时间点t上的存在概率；T为时间步数。

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