[发明专利]一种基于深度学习的印刷体古筝简谱识别方法及系统在审
| 申请号： | 202111459688.6 | 申请日： | 2021-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN114332877A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 姚俊峰;郑凯轩 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V30/304 | 分类号： | G06V30/304;G06V30/41;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/143 |
| 代理公司： | 厦门市新华专利商标代理有限公司 35203 | 代理人： | 朱凌 |
| 地址： | 361000 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于深度学习的印刷体古筝简谱识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的钢琴五线谱图片以及对应的钢琴MusicXML文件；步骤S20、对各所述钢琴五线谱图片添加指法信息转化为古筝简谱图片，对各所述钢琴MusicXML文件进行数据标注得到古筝MusicXML文件；步骤S30、对各所述古筝简谱图片进行数据扩充，得到图片集；步骤S40、基于端到端的深度卷积神经网络创建一古筝简谱识别模型，利用所述图片集以及古筝MusicXML文件对古筝简谱识别模型进行训练；步骤S50、利用训练后的所述古筝简谱识别模型对印刷体古筝简谱进行自动识别。本发明的优点在于：极大的提升了印刷体古筝简谱识别效率以及精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 印刷体 古筝 简谱 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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