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．     

数字图像净化在乐谱识别中的应用研究

本文针对电子音乐制作中扫描结果不理想而影响识别效果的问题，提出了对乐谱的初始扫描结果进行预处理的构思，借助专业知识分析了预处理．的工作原理。给出了具体的实现过程。实验结果表明。对乐谱的扫描结果进行必要的预处理能提高乐谱识别的准确率，并取得满意的演奏效果，从技术上对常用音乐制作软件的功能起到很好的补充、辅助作用。     

简谱识别方法研究

简谱是大家非常熟悉和常用的乐谱之一,但是在目前光学乐谱识别领域中对它的研究几乎空白,研究的焦点都集中在五线谱识别上。在深入分析简谱特征的基础上,提出了一整套简谱识别的实现方法。输入的光学简谱经预处理后,首先通过每行的小节线特征提取出简谱部分,然后通过投影法和种子填充算法定位出简谱符号基元的位置,并由此采用不同的识别算法识别出每个简谱符号基元的类型,最后通过组装把各个简谱符号组装成音乐特征符,形成数字化乐谱。实验表明,这套方法对印刷乐谱的识别达到了令人满意的效果,是一项有意义的研究。     

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，数学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。     

支持笔输入的乐谱编辑器

设计并实现了一个支持笔输入的乐谱编辑器,用户使用笔和书写板输入乐谱手势符号,利用基于网格编码的单笔划手势识别算法识别手势符号,生成与输入相应的乐谱,具有实时播放的功能。与传统交互界面的乐谱编辑器相比较,该系统的交互方式更加符合人们对乐谱的书写和认知习惯,使乐谱的输入过程变得简单、自然、高效。     

乐谱图像倾角快速检测方法

计算机光学乐谱识别技术是将传统的纸质型乐谱转化为计算机能够“读懂”的数字音乐，在计算机音乐领域中具有重要的应用价值、乐谱识别系统的输入是乐谱扫描图像，而扫描过程中出现的图像倾斜现象，会给识别过程中的谱线定位和谱段切割带来诸多困难，必须对图像作有效的倾斜校正以保证系统的性能。为此，提出了一种快速的乐谱图像倾角检测方法。该方法首先利用乐谱文档的自身结构特点，对图像进行预处理，滤除乐谱图像中不具备方向性的干扰像素，然后通过多组图像水平投影队列间的交叉相关性计算对倾角进行检测。其特点是在确保检测倾角精度的同时具有非常高的执行效率。实验结果表明这一方法是有效、实用的。     

基于OMR技术的乐谱图像匹配算法

提出了一种数字乐谱图像识别与匹配方法,采用光学乐谱识别(OMR)技术识别数字乐谱图像建立对应的MIDI文件,利用一一对应算法进行匹配,根据相似度来判断同一音乐作品的不同数字版本的乐谱图像,并在理论上就此算法的有效性进行了论证。同时,仿真实验结果表明这一方法能有效地实现对不同数字版本的同一音乐作品的乐谱图像的识别、归类与校正。     

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。     

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。本文提出一种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。     

BERT预训练模型在命名实体识别任务中对识别效果的影响

伴随着人工智能时代的到来，深度学习技术开始被应用于各个领域，在自然语言处理领域，基于深度学习的模型逐渐地成为主流，而语言预处理模型又进一步提高了自然语言处理中命名实体识别任务的识别效果。在命名实体识别任务中，良好的预处理模型可以使后续的任务得到更好的性能表现。本文主要通过对比主流的命名实体识别模型在引入预处理模型前后识别效果的变化对比，来探讨语言预处理模型对命名实体识别任务识别效果的影响。     

基于测度学习支持向量机的钢琴乐谱难度等级识别

现有钢琴乐谱难度分类主要由人工方式完成,效率不高,而自动识别乐谱难度等级的算法对类别的拟合度较低。因此,与传统将乐谱难度等级识别归结为回归问题不同,本文直接将其建模为基于支持向量机的分类问题。并结合钢琴乐谱分类主观性强、特征之间普遍存在相关性等特点,利用测度学习理论有难度等级标签乐谱的先验知识,依据特征对难度区分的贡献度,改进高斯径向基核函数,从而提出一种测度学习支持向量机分类算法——ML-SVM算法。在9类和4类难度两个乐谱数据集上,我们将ML-SVM算法与逻辑回归,基于线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数的支持向量机算法以及结合主成分分析的各个支持向量机算法进行了对比,实验结果表明我们提出算法的识别正确率优于现有算法,分别为68.74%和84.67%。所提算法有效提高了基于高斯径向基核函数支持向量机算法在本应用问题中的分类性能。     

计算机网络通信联合调制自动识别技术研究

文章通过分析计算机网络通信联合调制自动识别技术，预处理识别环境，在复杂网络环境下提取联合调制特征参数，建立四阶累积识别结构，设计正向联动自动识别模型，采用副载波控制实现通信联合调制自动识别。测试数据显示，联合调制自动识别测试组测定数据误差值较高，结合计算机网络控制自动识别范围，降低识别故障误差值，满足通信联合调制要求。     

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。     

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。     

基于模板匹配和神经网络的乐谱图象符头基元检测与识别

符头基元的检测与识别是光学乐谱识别技术的核心与关键之一.本文提出一种改进的模板匹配结合神经网络仲裁的方法,对乐谱图象中的符头基元进行检测和识别.在模板匹配阶段,利用乐谱的先验知识对符头的搜索范围进行有效限定,减少了匹配过程中搜索的"盲目性".匹配完成后,提取图象中的垂直直线,对相互连接的候选符头和垂直直线进行编码,通过BP神经网对编码样本的训练,实现音符构成规则的智能学习,最后由神经网络完成符头基元的仲裁确认.实验数据表明,与原有的模板匹配方法比较,该方法的整体识别性能体现出了明显的优势,具有较高的实用价值.     

基于方向滤波分割的指纹自动识别系统算法

为适应当前个人身份鉴定迫切需要，提出了一种基于方向滤波分割的指纹自动识别系统的完整方案。该系统主要分指纹预处理及识别两大部分，包括方向图的计算、平滑、方向滤波、二值化、去噪、特征提取、特征编码及识别的方法。利用该系统的预处理及特征编码和识别方法，指纹图象得到了较好的增强，而且，在识别过程中能克服一定范围内指纹旋转及平移因素的影响。本系统具有高效识别和很强的抗干扰能力，对于残缺或模糊的指纹图象也有很好的识别效果，有较高的使用价值。     

基于校园网的用户行为数据分析系统的设计

数据分析系统是Web日志挖掘系统的一个重要组成部分，是模式分析的前序步骤，主要包括数据预处理和模式挖掘两个过程。数据预处理包括数据净化、用户会话识别和路径补充；模式挖掘包括事务识别、关联规则分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在研究传统的分析方法的基础上，结合了一种改进的路径补充算法，经验证表明分析效率显著提高。     

Web使用挖掘中数据预处理技术的研究

通过分析Web日志数据源的不准确性,提出了对Web日志数据源进行数据预处理的技术。结合实例详细介绍了数据净化、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别等数据预处理技术。     

Web数据挖掘中的数据预处理

Web数据挖掘是分析网络应用的主要手段，其数据源一般是网络服务器日志，然而日志记录的是杂乱的，不完整的，不准确的并且是非结构化的数据，必须进行数据预处理。文章将预处理过程分为3个阶段－数据清洗、区分使用者，会话识别，并提出了一个高效的Web数据挖掘预处理结构WLP和相应的算法。     

一种基于有监督的ART算法的数字识别应用

介绍一种新型神经网络算法，并将其应用于数字识别。在识别过程中，数字摄像头在现场摄取的数字图像传输到计算机中经过预处理后，采用有监督的ART神经网络算法识别并得到识别结果。通过实验证明，有监督的ART神经网络算法可以提高识别速度和正确率，具有较大的实用价值。