摘要
本发明提供了一种基于深度学习的声乐训练方法，包括：通过多源传感器采集声乐训练数据；对声乐训练数据进行预处理，提取声学特征、表情特征和生理特征，构建多模态特征向量；将所述多模态特征向量输入深度学习模型，所述深度学习模型通过卷积神经网络分析声学特征，通过时间递归网络分析生理特征时序变化，并通过跨模态注意力机制融合多模态特征向量；基于所述深度学习模型的输出，生成实时反馈信息，所述实时反馈信息包括音准修正建议、呼吸节奏指导及情感表达强度评分；根据所述实时反馈信息动态调整训练难度，生成个性化训练计划，并更新深度学习模型的参数。本发明实施例能够有效解决地域限制、学习效率较低且难以实现个性化教学等问题。
