基于知识蒸馏的轻量级钢琴单音识别方案
黄继翔
福建联迪商用设备有限公司 福建 福州 350003
摘要：为提高钢琴教学效率,方便学生自我评估检测练琴效果,文章提出了一种基于轻量级卷积神经网络的钢琴单音识别方案,并在嵌入式平台上实现.该方案首先基于短时能量谱和过零率进行音频帧的端点检测和分割;然后提取梅尔频率倒谱系数作为音频帧的特征;再采用知识蒸馏技术训练轻量级卷积神经网络,实现准确高效的钢琴单音识别.在嵌入式平台ESP32-S3的实验结果表明,该方案单帧耗时217.8 ms,准确率高达99.6％,实现了实时准确的钢琴单音识别功能,为钢琴教学提供了一种有效的AI辅助手段.
关键词：卷积神经网络钢琴单音识别知识蒸馏梅尔倒谱系数ESP32-S3
论文发表日期：2025-10-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 27-31 )