Research on Virtual Scene Creation and Interactive Learning Model for Music Performance Combining Virtual Reality and Computer Vision Technology
Notice bibliographique
Résumé
With the development of virtual reality and computer vision technology, the demand for virtual scenes of music performances is becoming more and more prosperous, which brings new development opportunities for music performances and music teaching.In this paper, we use the beam leveling method to determine the camera parameters in the virtual scene, implement the calibration process and parameter solving for the camera, and implement the segmentation process for the virtual scene image through the GrabCut algorithm, formulate the model constraints and objective function, construct a virtual scene for music performance, and design a virtual scene system for music performance.Based on the virtual scene of music performance, the interactive learning model of music is proposed, and the virtual roaming mode is formulated by combining human-computer interaction technology to realize the interactive learning roaming of music learners in the virtual scene of music performance.The PSNR and SSIM values of the music performance virtual scene constructed by this paper's technology are 25.8291db and 0.9396 respectively, which are higher than those of the virtual scene construction algorithms such as VSRS and JTDI as a comparison.Carrying out music teaching experiments, the experimental class that applies the interactive learning model of this paper for music interactive learning roaming has higher mean values of all dimensions than the control class in both music learning ability and music listening ability, showing significant differences (P<0.05).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».