张珺
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
- 供职机构：商洛职业技术学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术艺术更多>>
- 协作探究教学模式下的课堂教学行为个案研究被引量：1
- 2016年
- 新课改实施以来,协作探究教学模式成为一线教师常用的教学模式之一。笔者采用个案研究,以改进后的弗兰德斯互动分析系统(ITIAS)为研究工具,对协作探究教学模式下的课堂教学行为进行量化分析,总结出该名教师在协作探究教学模式下课堂教学行为特点,找出存在的不足并提出相应的改进措施,从而改善教师的课堂教学行为,促进其专业发展。
- 张珺张寅赵华新
- 关键词：教学模式课堂教学行为迁移矩阵
- 基于人工智能的交互式教学音乐智能系统研究及应用被引量：5
- 2021年
- 随着艺术教育和信息化的发展,在当下音乐学科的教学活动中,越来越多地需要借助计算机技术、多媒体技术来辅助教学,从而培养学生的自主探究能力和钻研能力。研究了基于人工智能的交互式教学音乐智能系统的设计,提出基于RBF算法的音乐学习模式,有助于提升学生的探究能力,同时还可以发挥教师的主导作用。通过教学相长的方式,让学生成为教学的主体,激发学生对音乐学习的热情和学习意识。首先对交互式的教学音乐智能系统的研究现状进行分析,然后论述利用人工智能技术,结合交互式音乐教学方式,建立神经元模型和RBF算法确定音乐学习环节的方式,设计出自主学习平台。进而使该智能系统对于学生的学习音乐知识起到良好的辅助作用,提供更好的教育手段,对于音乐教学的研究具有一定的实际价值和积极意义。
- 张珺赵玉霞
- 关键词：人工智能RBF算法情感交互
- 基于改进小波变换及神经网络的电子音乐信号识别方法
- 2023年
- 基于当前智能化发展水平,通过优化小波变换与神经网络,提出一种电子音乐信号自动化识别方法。合理扩大信号高、低频系数,经小波变换降噪,适当缩小高、低频系数,采用多输入多输出神经元,构建前向的径向基函数神经网络,将隐藏层神经元换成高斯激活函数,令信号呈中心径向对称形式,求解连接权重后,架构自动识别流程。仿真实验阶段,针对不同风格的电子音乐信号,检验该方法的降噪效果与自动识别准度、速度。实验结果验证出所提方法噪声滤除优势显著,且能够精准、快速地识别出目标电子音乐信号,具有较好的有效性与可行性。
- 张珺赵玉霞
- 关键词：人工神经网络改进神经网络信号识别
- 基于音频特征的SVM音乐风格识别
- 2019年
- 为提高音乐风格识别的准确率,提出了一种基于样本熵和SVM的音乐风格识别模型。通过EMD分解提取不同音乐风格信号的样本熵,将样本熵作为SVM的输入,音乐风格类型作为SVM的输出,建立SVM的音乐风格识别模型。研究结果表明,与RBFNN、BPNN和KNN相比,SVM音乐风格识别准确率高达98.43%,从而说明SVM可以有效提高音乐风格识别的准确率。
- 张珺
- 关键词：音频特征支持向量机经验模态分解音乐风格
- 中国音乐教育史相关教学问题的思考
- 2016年
- 音乐教育史的教学,是音乐教育学众多学科课程中不可或缺的课程之一。无论是音乐教育工作者,还是音乐学习者,都应该比较全面的了解和掌握从古至今的音乐教育的历史和发展,不断扩展自己在音乐教育史领域的知识积累。笔者尝试从中国音乐教育史课程的定位与价值、课程建设、教学原则三个维度展开陈述,对中国音乐教育史相关教学问题提出些观点和看法,以供各位同仁批评指正。
- 张珺
- 关键词：音乐教育史课程建设教学原则
