[发明专利]一种基于深度学习的工尺谱谱字识别系统及方法在审
| 申请号： | 202210650096.0 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN115393866A | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 陈根方 | 申请（专利权）人： | 陈根方 |
| 主分类号： | G06V30/19 | 分类号： | G06V30/19;G06V30/196;G06V30/28;G06V30/304 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 沈渊琪 |
| 地址： | 310024 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的工尺谱谱字识别系统及方法，包括预处理模块、谱字识别模块及音乐语义表示模块，预处理模块接受输入的谱字图像特征表述参数，通过转换函数转换为n×n的二维数组，输出此二维数组，谱字识别模块把预处理模块输出的二维数组分别输入到Transformer深度学习分类器中，Transformer分类器输出谱字分类结果，接受谱字分类结果，依据简谱记谱法，把分类结果转换为对应的音高数字。本发明实现了工尺谱谱字的自动音乐语义分类识别，实现了工尺谱谱字的深度学习分类器谱字识别，由分类器得到的分类结果能方便地转换为简谱音高，使得优秀的中国传统音乐作品能被现代人们所共享与欣赏。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工尺 谱谱字 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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