基于leap motion的虚拟钢琴弹奏设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着虚拟现实技术的飞速发展，其应用领域日益拓展，其中与音乐表演相结合的虚拟音乐表演形式正逐渐走入大众视野。

传统的钢琴学习和演奏需要投入大量的时间、精力和金钱，且钢琴体积庞大，不便于携带。

虚拟钢琴弹奏系统作为一种新兴的音乐表演形式，可以模拟真实的钢琴弹奏体验，为用户提供更加便捷、灵活的学习和演奏方式。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，虚拟现实技术在音乐表演领域的应用研究取得了显著进展，涌现出一批具有代表性的研究成果和应用案例。

1. 国内研究现状

国内在虚拟音乐表演领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，一些高校和科研机构在虚拟乐器、虚拟舞台、音乐教育等方面开展了相关研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括以下几个方面：（1）手势识别技术研究：针对leapmotion传感器捕捉到的手部运动数据，设计和实现高效准确的手势识别算法，将手部动作转化为虚拟钢琴按键的按下和释放操作。

（2）虚拟钢琴建模与渲染：利用3d建模软件构建逼真的虚拟钢琴模型，并结合纹理贴图和光照效果，实现虚拟钢琴在虚拟环境中的逼真渲染。

（3）音效合成与输出：根据用户弹奏的音符和力度信息，调用相应的音源库生成逼真的钢琴音效，并通过音频设备输出，为用户提供高品质的音乐体验。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用实验研究与工程实践相结合的方法，首先进行leapmotion手势识别算法的研究，设计并实现高效准确的手势识别模型。

其次，利用3d建模软件构建逼真的虚拟钢琴模型，并结合纹理贴图和光照效果，实现虚拟钢琴在虚拟环境中的逼真渲染。

然后，根据用户弹奏的音符和力度信息，调用相应的音源库生成逼真的钢琴音效，并通过音频设备输出，为用户提供高品质的音乐体验。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：（1）高精度手势识别算法：针对leapmotion传感器捕捉到的手部运动数据，设计和实现基于深度学习的手势识别算法，提高手势识别的准确率和鲁棒性，实现对手指细微动作的精准捕捉，增强虚拟钢琴弹奏的真实感和体验感。

（2）个性化音效合成：根据用户弹奏的力度、速度、时长等参数，结合人工智能算法，对钢琴音色进行实时调整和渲染，实现个性化的音效合成，为用户提供更加丰富、逼真的音乐体验。

（3）沉浸式交互体验：利用虚拟现实技术，构建逼真的虚拟音乐场景，并结合leapmotion的手势识别功能，为用户提供沉浸式的音乐互动体验，增强用户与虚拟环境的交互感和沉浸感。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张蕾,李艳,彭程,等. 基于手势识别的ar交互式钢琴教学系统[j]. 计算机应用与软件, 2021, 38(11): 251-258.

[2] 王永和,谢志强,张宝峰,等. 基于leap motion的虚拟装配操作手势设计[j]. 系统仿真学报, 2020, 32(12): 2454-2461.

[3] 马子轩,陈佳,李家乐,等. 基于leap motion的手势识别与虚拟装配应用研究[j]. 制造业自动化, 2020, 42(08): 156-160.