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J-GLOBAL ID：202202254702305453   整理番号：22A0416768

コンピュータ遅延因子アルゴリズム音楽技術に基づく大学音楽教育モードの改革【JST・京大機械翻訳】

The Reform of College Music Education Mode Based on Computer Delay Factor Algorithm Music Technology

著者 (1件)： Wang Libo (Xi’an Traffic Engineering Institute, Xi’an, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 791  ページ： 1699-1704  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大学と大学における音楽教育とコンピュータ音楽技術の組合せと音楽理論の実用化と運用改革は,伝統的音楽教育モードの短所への定性的変化改良である。同時に,それは音楽の学習における大学生の興味を効果的に刺激し,教育の質を改善する。推薦システムにおいて,マトリックス分解に基づく推薦アルゴリズムは,最新の研究トピックの1つである。しかし,共通行列分解アルゴリズムの推薦精度は低い。この問題を改善するために,本論文は,研究対象としてマトリックス分解アルゴリズムの潜在因子モデル(LFM)最適化を取り上げて,最適化速度と推薦精度におけるLFMにおける2つの基本的推薦アルゴリズムの短所を解析して,次に,2つの改良アルゴリズムを提案して,次に,インパルスとハイブリッド学習アルゴリズムによるバッチ学習アルゴリズムを提案した。最後に,実験データ試験を通して,異なるアルゴリズムの推薦効果を比較した。結果は,改良アルゴリズムの性能がより良いことを示した。本論文は,大学および大学におけるマルチメディアコンピュータ音楽教育システムおよび調和教育コースの応用を調査して,大学音楽教育モードの改革におけるコンピュータ音楽技術の優位性を証明した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  音楽 ,  カリキュラム ,  大学生 ,  *コンピュータ ,  マルチメディア ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *音楽教育 ,  ハイブリッド学習 ,  コンピュータミュージック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コンピュータ音楽教育システム ,  行列分解 ,  潜在因子モデル ,  推奨アルゴリズム

分類 (2件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (8件)： コンピュータ ,  遅延 ,  因子 ,  アルゴリズム ,  音楽 ,  大学 ,  教育 ,  改革