Kollejda dars o’tish texnalogiyasi. Kirish. 1-bob musiqa ta’limini kollejda o’tish texnologiyasi

2.2 Simsiz tarmoqqa asoslangan musiqa ta'limi arxitekturasi.
Foydalanuvchilar va tizim o'rtasidagi o'zaro ta'sir interfeysi sifatida vakillik qatlami mijoz tomonida joylashgan bo'lib, asosan seansni qayta ishlash, foydalanuvchilar va biznes mantiqiy qatlami o'rtasidagi ma'lumotlar aloqasi va turli foydalanuvchilar uchun mos keladigan o'zaro ta'sir interfeyslarini ta'minlash uchun javobgardir, shu jumladan administrator interfeysi, o'qituvchi interfeysi va talabalar interfeysi. Vakillik qatlami mobil qurilmalar va o'quv mazmunini moslashtirishni o'z ichiga oladi. Mobil ta'lim mazmuni yaxshi moslashuvchanlikka ega bo'lishi kerak, shunda ular turli modellar va mobil qurilmalarning ekran o'lchamlarida normal ko'rsatilishi mumkin, shunda talabalar o'rganishni yaxshiroq boshlashlari mumkin. Biznes mantiqiy qatlami tizimning yuragi bo'lib, u server tomonida joylashgan. U tizimning biznes xizmatlarini taqdim etish uchun javobgardir; u vakillik darajasida foydalanuvchilarning ariza so'rovlarini qabul qilishni va so'rovlar bo'yicha mantiqiy mulohazalar va biznesni qayta ishlashni o'z ichiga oladi. Biznes mantiqiy qatlami mobil ta'lim tizimining funktsional modullari va tegishli standart interfeyslardir. 
Ma'lumotlarga xizmat ko'rsatish sathi - bu butun tizimning ma'lumotlar bazasi bo'lib, u server tomonida joylashgan va asosan ma'lumotlar manbalarini ta'minlash uchun ishlatiladi. Ma'lumotlarga xizmat ko'rsatish darajasidagi ma'lumotlar bazalari asosan uch turdagi ma'lumotlar bazalarini o'z ichiga oladi: foydalanuvchi, o'qitish va o'quv resurslari. Foydalanuvchilar ma'lumotlar bazasi o'qituvchilarning asosiy ma'lumotlarini, o'qitish jarayoni ma'lumotlarini, o'quvchilarning asosiy ma'lumotlarini, o'quv jarayoni va ish faoliyati haqidagi ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi; o'qitish ma'lumotlar bazasi o'qitishni boshqarish ma'lumotlarini, o'qitishning dinamik yangilanishlarini va kurs ma'lumotlarini saqlash uchun ishlatiladi; o'quv resurslari ma'lumotlar bazasi turli xil o'quv resurslarini, o'qituvchi va o'quvchining o'zaro aloqasini, ya'ni savol-javoblarni va hokazolarni saqlash uchun ishlatiladi. Ko'p foydalanuvchilarning fikriga ko'ra, mobil ta'lim tizimi uchta modulga ajratilgan: talaba moduli, o'qituvchi moduli va administrator boshqaruv bloki. Uni o‘qitishni boshqarish modullari, kurslarni boshqarishning diskret komponentlari, kursni o‘rganish komponentlari, kursni baholash modullari, topshiriqlarni topshirish modullari, o‘qitish resurslarini boshqarish modullari, foydalanuvchi ma’lumotlarini boshqarish modullari va biznes mantig‘iga asoslangan kurs ma’lumotlarini boshqarish modullariga bo‘linishi mumkin. Qurilish jarayonida mobil ta'limning xususiyatlarini to'liq hisobga olish kerak, masalan, mobil o'qitishning murakkab muhiti, o'quvchilarning uzoq vaqt davomida diqqatini jamlashning mumkin emasligi, va ishlatiladigan terminal qurilmalarining kichik ekrani, kichik saqlash hajmi va tor tarmoqli kengligi; mobil o'quv resurslari kutubxonasi o'quv resurslarini turli shakllarda va boy tarkibda, masalan, matn, tasvirlar, animatsiyalar va mikrovideolar bilan ta'minlash imkoniyatiga ega bo'lishi kerak, shunda o'quvchilar bilim olish uchun o'z qiziqishlari va ehtiyojlariga muvofiq mos o'quv resurslarini mustaqil tanlashlari mumkin; ta'limga qiziqishni rag'batlantirish va ta'lim samaradorligini oshirish. Ko‘chma o‘quv kursi tomonidan taqdim etiladigan o‘quv resurslari asosan uch toifaga bo‘linadi: birinchidan, kursning kirish qismi, kurs dasturi, eksperiment dasturi, dars rejasi, baholash usuli va dars rejasi kabi o‘qitishni tavsiflovchi hujjatlar; ikkinchidan, kurs bilan bog'liq.
Musiqa ta'limida nutq va musiqa nutq signallarini qayta ishlash uchun ikkita juda muhim ma'lumotlar turidir. Ovoz va musiqa signallarining tasnifi turli ilovalarda, jumladan, audio qidirish, zarbalarni kuzatish va nutqni aniqlashda foydalidir. Masalan, nutq signalini qayta ishlashda birinchi navbatda kategoriya aniqlanadi, agar u nutq kategoriyasi bo'lsa, keyingi bosqichlarda til, jins va boshqalarni tahlil qilish mumkin. Agar bu musiqa toifasi bo'lsa, keyingi qadamlar musiqa toifasini tahlil qilish, urishni kuzatish va hokazo. Ko'rinib turibdiki, nutq va musiqa tasnifi keyingi eksperimental natijalarga ta'sir qiladi. Hozirgi vaqtda nutq va musiqa tasniflash masalalarini tasniflashning turli usullari mavjud. Beat kuchli va zaif zarbalarning kombinatsiyasini anglatadi. Kuchli va kuchsiz urishlar ma'lum tartibda tsiklik takrorlanib, zarba hosil qiladi. Musiqada zarbalar kuchli va zaif munosabatlarga ega musiqani tashkil qiladi. Shuning uchun beat spektriga asoslangan nutq musiqasini tasniflash modeli taklif etiladi; ya'ni audio oldindan ishlov berilgandan so'ng, MFCC parametrlari yordamida olingan zarba spektrini olish uchun Meier uchburchagi filtrlash orqali qayta ishlanadi, keyin ular urish spektrini ta'minlash uchun avtokorrelyatsiya qilingan o'xshashlik matritsasida qo'llaniladi va statistik korrelyatsiya chegarasi aniqlash uchun ishlatiladi. audio turi. Musiqa urish vaqti nuqtalarini keyinchalik real vaqtda bo'lmagan holda olishda ushbu model unga kamroq ta'sir qiladi va ishlash tezligi tezroq bo'ladi. ya'ni audio oldindan ishlov berilgandan so'ng, MFCC parametrlari yordamida olingan zarba spektrini olish uchun Meier uchburchagi filtrlash orqali qayta ishlanadi, keyin ular urish spektrini ta'minlash uchun avtokorrelyatsiya qilingan o'xshashlik matritsasida qo'llaniladi va statistik korrelyatsiya chegarasi aniqlash uchun ishlatiladi. audio turi. Musiqa urish vaqti nuqtalarini keyinchalik real vaqtda bo'lmagan holda olishda ushbu model unga kamroq ta'sir qiladi va ishlash tezligi tezroq bo'ladi. ya'ni audio oldindan ishlov berilgandan so'ng, MFCC parametrlari yordamida olingan zarba spektrini olish uchun Meier uchburchagi filtrlash orqali qayta ishlanadi, keyin ular urish spektrini ta'minlash uchun avtokorrelyatsiya qilingan o'xshashlik matritsasida qo'llaniladi va statistik korrelyatsiya chegarasi aniqlash uchun ishlatiladi. audio turi. Musiqa urish vaqti nuqtalarini keyinchalik real vaqtda bo'lmagan holda olishda ushbu model unga kamroq ta'sir qiladi va ishlash tezligi tezroq bo'ladi.
Musiqadan hisoblangan urish spektri davriy naqshga ega, nutqning aksariyati tartibsizdir. Ushbu maqolada signalning nutq yoki musiqa ekanligini aniqlash uchun zarba spektri modelning kirish xususiyati sifatida tanlanadi. Signalning xarakterli parametrlari nafaqat modelning aniqligiga, balki modelning hisoblash tezligiga ham ta'sir qiladi. Nutqni aniqlash tizimlari sohasida inson qulog'ining eshitish sezgi xususiyatlarini nutqni yaratish mexanikasi bilan birlashtiradigan Meyer chastotasi tsestrum koeffitsienti tez-tez qo'llaniladi. Inson qulog'i tomonidan eshitiladigan tovushning balandligi uning chastotasiga bevosita bog'liq emas; demak, Meyer chastotasi shkalasi inson qulog'ining eshitish xususiyatlariga ko'proq mos keladi. Musiqa ritmik xususiyatga ega bo'lib, uning o'xshashligini hisoblashni biroz takrorlaydi, nutq esa bunday qilmaydi. Maxsus formulabu yerda a va b mos ravishda ikkita xos vektor va cos th hisoblangan kosinus qiymati hisoblanadi. Beat spektri vaqt lag funktsiyasi bo'lib, akustik o'ziga o'xshashlik o'lchovidir. Ritm spektridagi kuchli cho'qqilar yuqori darajada tuzilgan yoki takrorlanadigan musiqada paydo bo'ladi, ritmlar va o'ziga xos zarbalarning nisbiy kuchini ochib beradi va shuning uchun bir xil zarba bilan turli xil ritm turlarini aniqlaydi. Beat spektri oldingi ritmik tahlil usullaridan farq qiladi, chunki urish spektri energiya yoki chastota kabi o'ziga xos xususiyatlarga bog'liq emas va shuning uchun har qanday musiqa yoki audio uchun qo'llanilishi mumkin. Ushbu maqolada urish spektri signalning qisqa muddatli Furye transformatsiyasi bo'lib, signalning har bir ramkasining amplitudasi o'xshashlikni hisoblash uchun xususiyat vektori sifatida ishlatiladi. Signalning o'xshashlik matritsasi tenglama bilan hisoblanadi xos vektorning burchak kosinus parametri yordamida.


Xulosa: Kollejda musiqani o'rganishning an'anaviy modellari o'zgarishlarga chidamli noyob madaniyat taassurotini berishi mumkin. Biz texnologiyadan foydalanish yuqori darajadagi texnologik qobiliyatga ega bo'lgan musiqachilar populyatsiyasi tomonidan faol ravishda ta'qib qilinayotganini va talab qilinayotganini aniqladik, bu ayniqsa audio va video yozish yoki metronomik vaqtni belgilash uchun buyurtma qilingan uskunalardan ko'ra mobil qurilmalarni afzal ko'radi. Texnologiya tarmoq va aloqa vositasi sifatidagi rolidan tashqari, texnik va musiqiy ko'nikmalarni rivojlantirish uchun foydalanilmoqda. Biroq, texnologiyadan foydalanishda bo'shliqlar saqlanib qolmoqda, ayniqsa kinematikaga oid jihatlar, masalan, duruş va jarohatlardan qochish. Musiqa o'qituvchilari o'z talabalari bilan muloqot qilish va vaqtni tashkil qilish uchun texnologiyalardan foydalanmoqdalar, Biroq, o'quv studiyasida texnologiya qanday qo'llanilishi va unda qanday yangiliklar bo'lishi mumkinligini aniqlash uchun ko'proq tadqiqotlar talab etiladi. Yangi texnologiyalar xulq-atvor tahlili va fikr-mulohazalarining ilg'or va interaktiv tizimlari orqali musiqa o'rganishda muloqot, samaradorlik, samaradorlik va sog'lom amaliyotni kuchaytirish potentsialiga ega. Musiqachilar duch keladigan muammolar va bunday tizimlarni qo'llashga xalaqit berishi mumkin bo'lgan munosabatni tushunib, tadqiqotchilar va dizaynerlar ijrochilarning keyingi avlodi uchun chinakam foydali texnologiyalarni ishlab chiqishlari mumkin, o'qituvchilar o'zlarining fikr-mulohazalarini kuchaytirishlari mumkin bo'ladi. o'z sinf xonalarida va studiyalarida beradilar va musiqachilar o'zlarining san'ati va karyeralari uchun zarur bo'lgan to'liq ko'nikmalarni shakllantirish uchun asboblar to'plamini kengaytirishlari mumkin bo'ladi. Simsiz tarmoqlar asosan kollej bosqichida sun'iy intellektning rivojlanishi so'nggi yillarda sakrash va chegaralar bilan o'sdi va simsiz tarmoqlar va sun'iy intellektning musiqa o'qitish bilan integratsiyalashuvi allaqachon mashhur tendentsiyadir. Kelajakda biz AIni to‘g‘ridan-to‘g‘ri sinfda ko‘rishimiz mumkin, bu esa o‘quvchilarga chuqur tajriba va haqiqiy hissiy fikr-mulohazalarni taqdim etadi. Tenglik va tenglikni to'liq targ'ib qilish uchun o'qituvchilardan foydalanishni optimallashtirish bo'lsa, ilm-fan va innovatsiyalar, boshqa tomondan, musiqa o'qituvchilari sifatida bizga yangi maqsadlar va umidlarni berdi. Musiqa o'qituvchilari va musiqa ta'limi uchun mablag'lar cheklanganligi sababli, sun'iy intellektga investitsiyalar yuqori sifatli musiqa ta'limining mashhurligini muvaffaqiyatli oshirishi mumkin, demak, universal musiqa ta'limi va improvizatsiya musiqasi darajasini oshiradi. Ikkinchi, baholash mexanizmini boyitish, baholash tuzilmasini optimallashtirish va algoritmni optimallashtirish orqali hozirgi musiqa kompozitsiyasi va baholash tizimini insonning teginishini saqlab qolgan holda yanada ob'ektiv va realistik qilish mumkin. Musiqaning murakkabligi va xilma-xilligini to'liq o'rganish va musiqa ishlab chiqarish uchun qo'shimcha imkoniyatlar yaratish uchun musiqa kompozitsiyasiga ko'proq tasodifiy elementlarni kiritish kerak.