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。     

人群计数研究综述

人群计数广泛应用在公共安防、视频监控和智慧城市建设等领域,对控制特定场所人数、指挥公共交通、防止疫情蔓延、保障社会稳定具有重要积极意义。传统的计数方法精度不高、场景受限,随着深度学习的发展,传统方法逐渐被卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法代替。介绍了人群计数的研究背景、现状和发展趋势,叙述了两种传统方法;从计数精度、网络结构、评价指标和数据集等方面重点分析了CNN方法,发现CNN技术可以有效解决多尺度和跨场景等问题;阐述了基于Vision Transformer（ViT）序列的弱监督计数方法并且对比各类方法。对未来人群计数的研究前景做出展望。