一种基于人工智能的音乐教学质量评估方法

本发明公开了一种基于人工智能的音乐教学质量评估方法，具体涉及艺术教育领域，包括数据采集、数据分析、综合分析以及教学质量评估。本发明通过多源异构数据融合与智能算法构建三重耦合评估体系，有效提升音乐教学质量评估的客观性与科学性，采用专业设备采集声学特征、环境参数及演奏技术数据，通过标准化预处理消除主观偏差，结合粒子群算法优化声学补偿系数和环境‑技术调节因子，实现多维教学要素的协同分析，创新设计的分层耦合模型突破传统单维检测局限，既能解析空间混响对音质的非线性干扰，又可量化设备频响对演奏细节的损耗机制，精准揭示环境与技术缺陷的交互影响。