一种基于改进CRNN的轻量化乐谱识别方法

基于深度学习的乐谱识别方法提高了识别精度,但存在模型训练单次迭代耗时长、总迭代轮数多的问题.本文提出了一种改进卷积循环神经网络的轻量化乐谱识别方法CRNN-lite(lightweight Convolutional Recurrent Neural Networks),该方法在卷积层引入残差式深度可分离卷积,减少计算量并加速特征图的提取;在循环层使用双向简单循环单元,采用并行计算避免了串行计算的强依赖问题;在转录层调节交叉熵函数参数,针对性地学习不均衡样本数据.实验结果表明,该方法提高训练速度,单次迭代耗时为基准网络的43%,在失真图像数据上符号错误率为1.12%,序列错误率为14.5%,错误率指标均优于对比方案.

计算机光学乐谱识别技术

计算机光学乐谱识别是计算机技术在音乐领域的发展和应用，主要利用图像处理、模式识别、文档图像分析等相关技术，把乐谱图像转化成通用的数字音乐格式。OMR实现传统乐谱数字化，在计算机音乐、计算机辅助音乐教学、数字音乐图书馆等众多领域有着广泛的应用前景。OMR包括乐谱图像预处理、谱线检测与删除、原始音符对象识别和特征音符对象解释与重组等主要过程，音符对象的识别、解释与重组是其中的难点和关键。

基于WAV文件的独奏乐曲信号中的乐谱识别

大多数乐谱识别工作都是在MIDI格式文件下进行的,而音乐数据大多采用音频格式存储,为此讨论一种从WAV音频文件的独奏乐曲信号中识别出乐谱的方法。采用离散余弦变换(DCT)结合能量比对的手段,并提出了一种变化音最少法则:以十六分音符对应的时值作为步长,将乐曲信号分为若干个子段;对每个子段进行一维DCT操作,提取基音频率;对相邻子段进行能量比对,查找音符的端点;利用变化音最少法则,生成乐谱。实验表明此方法具有良好的识别效果。

乐谱识别关键技术问题及其解决方案

分析讨论了乐谱识别关键技术的研究现状及其存在的问题,针对多声部乐谱识别的关键技术提出了相应的解决方案。1提出一种基于投影和相关计算的谱线检测方法,能够克服变形、相交和粘连的干扰;提出一种基于游程块邻接图的谱线删除方法,有效减少图元的过删现象。2提出一种基于结构特征约束的音符基元抽取和重组模型,使系统在复杂环境下的适应性与可靠性得到提高。3提出一种基于声部划分的多声部乐谱识别校验方法,将识别反馈机制从单声部乐谱延拓至多声部乐谱。在此基础上开发了乐谱识别原型系统IOMRS,与商业化乐谱识别软件进行对比评测的结果表明,IOMRS的音符识别率高、稳定性强,尤其在识别复杂版面的多声部乐谱方面具有优势。

数字音乐图书馆与计算机光学乐谱识别技术

首先叙述了数字音乐图书馆的基本概念,然后针对数字音乐图书馆实施中面临的大量纸介质乐谱的数字化难题,介绍一种新的乐谱数字化技术———计算机光学乐谱识别技术,并对其实现原理和流程进行了简要阐述。

区域特征的乐谱识别系统

在分析乐谱的基础上，本文提出了区域特征的乐符识别方法，并实现了乐谱识别系统．乐谱用扫描仪输入，经过预处理、去除噪音、确定谱线位置、测定线宽、删除谱线等先期处理后，切分出各种乐符，用区域特性和乐符属性对乐符进行识别，系统还实现了乐谱计算机识别之后的自动演奏．

基于方向数探测法的倾斜乐谱识别技术研究

计算机光学乐谱识别(OpticalMusicRecognition,OMR)利用扫描仪等数码设备,对已有的纸质乐谱进行扫描,形成数字乐谱图像,再利用专用的软件系统进行处理与识别,提取出音乐信息.文章根据乐谱中音乐符号的统计与结构特征,提出了方向数的概念,并构造出方向数探测法,利用此方法对倾斜数字乐谱图像进行谱线、小节线和符干的识别,通过对50例乐谱的试验,取得较好的效果.

计算机光学乐谱识别技术

计算机光学乐谱识别技术为纸质乐谱数字化提供了一个智能、高效的新途径,在计算机音乐、计算机辅助音乐教学、数字音乐图书馆等众多领域有着广泛的应用前景。

乐谱识别中音符结构分析方法

将物理学中的作用场概念引入到音符基元的关系表达,采用作用场的势函数描述音符基元间的位置关系,在表达方式上实现了知识性、鲁棒性和精确性三者的统一。对音符结构进行细分,定义了6个音符子结构,并对各个子结构的关键程度进行分析和排序,设计了关键结构优先定位的音符结构分析流程和算法。该方法模拟了人工识谱时突出重点、从整体到细节的思维习惯。实验结果表明,该方法对识别各种复杂音符有良好的正确性、适应性和容错性。

乐谱识别的预处理和环境参数测定

提出了一种乐谱计算机识别的预处理及环境参数测量的方法．乐谱经扫描仪输入，要作预处理、确定谱表位置、测定谱线宽度、去除噪音、删除谱线等一系列识别前阶段的工作，要为乐谱分割和识别以及自动演奏作好前期准备．计算机系统实验表明，乐谱识别的预处理和环境参数测定是非常有效的．

乐谱识别中的结构拆分及图象恢复

在电子出版及许多音乐研究中，均需将原文乐谱转化为被计算机可读的数据。本文提出一个用字符识别方法的乐谱图象识别系统。它基于拆分结构技术，将原文转换为局部结构图切分乐符，有效地减少了数据量，且不受图象弯曲和倾斜的影响。文中给出了识别结果的文本输出及其图象恢复。

基于句法规则和面向对象的乐谱识别系统

本文提出一个完整的系统将多声部乐谱原文转换成可编辑的乐谱文本。系统首先在乐符检测阶段将谱段划分为个别对象，在识别阶段用非均匀密度特征和句法规则将这些对象识别出来，并将其登记，构成语义编码，然后由乐谱恢复模块将其恢复成乐谱原文。系统中使用的句法规则可根据乐谱类型重新定义或修改，具有很强的灵活性和适应性。系统对离散乐符的识别率达９８％以上，对谱段的识别率为９３％。

基于残差门控循环卷积和注意力机制的端到端光学乐谱识别方法

光学乐谱识别对推动音乐智能化与数字化有着重大意义。传统的乐谱识别流程冗杂,易导致错误积累,但目前基于序列建模的乐谱识别方法不能从全尺度上获取音符上下文信息,在识别效果上仍有提升空间。为此,提出一种基于残差门控循环卷积和注意力机制的端到端光学乐谱识别方法。以残差门控循环卷积作为骨干网络,丰富模型提取上下文信息能力;结合一个注意力机制解码器,能更好地挖掘乐谱特征信息及其内部相关性,增强模型表征能力并对乐谱图像中的音符及音符序列进行识别。实验结果表明,改进后的网络与原卷积循环神经网络(CRNN)模型相比,符号错误率和序列错误率均显著下降。

智能音乐辅助系统:乐谱获取与学习的创新方案

设计和实现基于语音识别与编辑的自动作曲系统,旨在解决视觉障碍者和音乐初学者在乐谱访问和音乐理解方面的困难。研究内容包括音符识别、音符编辑和多种文件生成。通过音符识别算法和语音技术的集成,用户的音频输入可以转换为乐谱中的音符和时值。音符编辑功能允许用户灵活地修改音符的音高。系统能够生成多种文件格式,例如,图片、音频、可编辑版乐谱和盲文文件,以满足用户的展示和编辑需求。该研究对音乐辅助技术的发展具有重要意义,为视觉障碍者和音乐初学者提供了创新的学习工具和音乐创作方式。未来,自动作曲系统有望进一步发展,提高算法准确性、用户体验和创作自由度。同时,与其他领域技术的融合将进一步扩展其功能和应用场景,推动音乐辅助技术的进一步发展。

乐谱图像中的音符识别方法

面向多声部乐谱,实现基于结构模式的音符识别方法。在音符基元抽取阶段,提出基于游程分析的符干、符头、符梁3类基元抽取算法,具有较好的抗相交和抗粘连干扰能力。在音符结构分析阶段,采用"作用场"描述音符基元关系,将音符分为6类子结构,可缩小基元搜索范围。在此基础上细分音符结构,遵循关键子结构优先定位原则实现音符基元重组,可降低分析复杂度且具有良好的基元冗余排错能力。实验结果表明,该方法能快速准确识别多声部乐谱中的音符,在音符排列密集、结构复杂时适应能力较强。

多声部乐谱图象识别系统

文章提出一个完整的系统，将多声部乐措原文转换成可编辑的乐谱文本。系统首先在乐符检测阶段将图象切分为诸表，然后再将其切分成个别对象。在识别阶段用非均匀密度特征和句法规则将这些对象识别出来，并将其登记，构成语义编码，然后由乐指恢复模块将其恢复成乐谱原文。系统中使用的句法规则可根据乐措类别重新定义或修改，具有很强的灵活性和适应性。系统对离散乐符的识别率为98％，对错段的识别率为92％。

基于深度学习的端到端乐谱音符识别

光学乐谱识别是音乐信息检索中一项重要技术,音符识别是乐谱识别及其关键的部分.针对目前乐谱图像音符识别精度低、步骤冗杂等问题,设计了基于深度学习的端到端音符识别模型.该模型利用深度卷积神经网络,以整张乐谱图像为输入,直接输出音符的时值和音高.在数据预处理上,通过解析Music XML文件获得模型训练所需的乐谱图像和对应的标签数据,标签数据是由音符音高、音符时值和音符坐标组成的向量,因此模型通过训练来学习标签向量将音符识别任务转化为检测、分类任务.之后添加噪声、随机裁剪等数据增强方法来增加数据的多样性,使得训练出的模型更加鲁棒;在模型设计上,基于darknet53基础网络和特征融合技术,设计端到端的目标检测模型来识别音符.用深度神经网络darknet53提取乐谱图像特征图,让该特征图上的音符有足够大的感受野,之后将神经网络上层特征图和该特征图进行拼接,完成特征融合使得音符有更明显的特征纹理,从而让模型能够检测到音符这类小物体.该模型采用多任务学习,同时学习音高、时值的分类任务和音符坐标的回归任务,提高了模型的泛化能力.最后在Muse Score生成的测试集上对该模型进行测试,音符识别精度高,可以达到0.96的时值准确率和0.98的音高准确率.

基于多尺度残差式卷积神经网络与双向简单循环单元的光学乐谱识别方法

光学乐谱识别在音乐信息检索和计算机辅助教学等领域有着重要价值,针对传统框架处理步骤复杂、精度较低,而基于深度学习的算法模型训练耗时久,且对难点音符识别误差较大的问题,提出了一种改进的卷积循环神经网络以提升识别精度。首先在原始乐谱中增加不同的噪声,以扩充乐谱图像,提高训练模型的鲁棒性;随后利用多尺度残差式卷积神经网络对乐谱图像中的音符特征进行提取,提升后续识别精度;最后利用双向简单循环单元网络识别音符特征,加快训练收敛速度。实验结果表明,改进后网络模型的平均符号错误率下降至0.3234%,收敛速度加快,训练耗时约为传统卷积循环神经网络的1/3。

基于GPU通用计算平台的乐谱自动识别系统设计

在GPU通用计算平台上实现了一个钢琴独奏乐曲的乐谱识别系统,它读取WAV格式音频文件,利用GPU通用计算技术加速自相关函数算法来实现音高的识别,并综合考虑短时能量和基音周期的变化进行节拍划分。通过实际测试,验证了该乐谱识别系统的准确性,并证明了GPU并行计算对系统计算效率提升的效果:将计算时间减少到传统CPU计算时间的16%左右。

电子印刷中的乐谱自动识别及其恢复

在乐谱印刷中需要将乐谱转我为图象数据，本文提出一个适合多种形体及与乐符大小无关的乐谱图象识别系统，此系统对噪声和图象倾斜均有较强的容错能力，文中用原文转换的线接图增分乐符结构，并给出一个识别结果的文本输出及其恢复．