基于MIDI1.0协议的工尺谱乐谱音乐信息数字存储格式

描述了工尺谱记谱法（GCN,Gong-che Notation）的一些基本知识,指出了它和五线谱记谱法之间的异同点,然后利用MIDI1.0协议提出了具有兼容性的工尺谱乐谱的CGCN（Code of GCN）类MIDI文件的文件结构,最后对CGCN类MIDI文件的软件接口设计进行了必要的说明。提出的工尺谱乐谱的类MIDI文件结构具有较强的兼容性、鲁棒性和容错性,能实现音乐作品的音序信息和乐谱信息的同步传播,有效解决了工尺谱乐谱译谱过程中的歧义性问题,使中国传统音乐作品在数字时代得到良好的传播和复用。     

音乐预处理计算机接口的研究

本文详细介绍了音乐智能接口的软硬件设计、音乐记谱信息的提取及系统设计思想。该接口是作者对音乐信息处理的初步尝试。     

印刷五线谱乐符的识别方法

近几年来,由于计算机技术的迅速发展,给音乐领域这个分支带来了很大影响。从音乐格式的分析和比较等统计处理,到自动编曲、作曲和自动演奏以及包括这全部的音乐信息处理系统的研究正在逐步展开。为此,音乐数据的计算机输入也在普通键盘、乐谱信息输     

怎样制作和使用MIDI连接器

如果你的多媒体电脑已经配好CD－ROM和声卡，那么你一定会对其中的MIDI音乐感兴趣。MIDI音乐是计算机音乐中极为重要的一部分，不仅因为它的数据量小，而且可以帮助作曲家作曲、记谱，非常方便。我们知道电脑可以播放3种音乐：CD－DA唱片、波形音频和MIDI音乐。前面两者都有很大的数据量。以波形音频为例，如果要用波形音频录制一段音乐，用44．1kHz采样，16bit量化，每秒的数据量就达44．1X103X16＝706X103（b）＝88．2（KB），且声音的压缩是非常有限的。不超过10：1。而MIDI则不同，它存储的是“乐谱”及其演奏的力度．88K…     

音乐检索特征库构建方法

合理的音乐特征库构建方法对于实现准确音乐检索具有重要意义.以基于内容音乐检索框架为基础,将音乐特征库的构建分为采用基音提取方法建库、采用乐谱信息建库和采用MIDI分析方法建库3种方式,并提出一种基音提取及后处理方法和MIDI分析方法实现音乐特征库的构建.实验结果表明,这两种建库方法是正确有效的,可以准确、快速地实现音乐特征库的构建.     

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。     

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。     

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。     

基于投影技术的手写体工尺谱乐谱分割研究

工尺谱作为我国传统音乐主要的乐谱记录载体,保存了前人大量的音乐遗产。本文先研究了工尺谱乐谱图像分割多面临的问题,根据对该理论研究并结合工尺谱的特点,利用了投影技术对乐谱进行了分割,最后对该方法的有效性及可行性进行了分析,本文的提取方法具有准确率高,算法简单的优点,且稳定性好。     

学前儿童乐曲的计算机生成研究

对学前儿童乐曲的计算机生成方法进行了研究,将乐谱转化为音频文件并构建软件乐器.首先建立振动模型,在此基础上,建立音色模型,包括振幅包络子模型和频谱子模型.对乐谱中的信息,包括音高、调号等进行编码,建立表示绝对音高与相对音高、调号之间关系的音高模型.利用音高模型和十二平均律完成相对音高到振动频率的映射,再利用音色模型生成WAV音频文件.与传统的演奏结合录制生成音乐的模式相比,该方法可节省演奏的人力成本和硬件乐器的物力成本,提高音质和产出效率,并享受众多的创意,更能满足学前儿童的需求.     

The lime music editor: A diagram editor involving complex translations

Lime is a music editor, oriented to the production of printed music. A user manipulates the information content of the music notation, while viewing the physical appearance of the notation. To implement this, Lime must perform a complex translation from an abstract musical source representation to a graphical product. Techniques are discussed for providing automation without loss of customizability, for implementing WYSIWYG editing, for supporting multiple products (e.g. orchestral score and parts), and for providing good response time despite a slow translator. Similar design issues are encountered by editors for other types of diagrams, such as schematics, chemical formulas, and maps.     

自然交互研究——笔式简谱编辑器的设计与实现

自然交互是指用户可以用自己熟悉的日常技能与计算机进行交互。中国有大量的音乐爱好者使用简谱,但是针对简谱编辑的编辑软件却相对较少,并且现有软件的交互方式不够自然,降低了用户对软件的使用效率。他们需要一种更自然、更方便使用的简谱编辑软件。该文介绍了一个基于笔式输入的简谱编辑器原型系统的设计和实现。基于对现有软件、简谱特性和可利用的新技术的综合分析,设计并实现了这个原型系统。对此原型系统进行了非正式的用户实验之后,对结果进行了分析,并提出了修改的方案。     

MUSER: A prototype musical score recognition system using mathematical morphology

Music representation utilizes a fairly rich repertoire of symbols. These symbols appear on a score sheet with relatively little shape distortion, differing from the prototype symbol shapes mainly by a positional translation and scale change. The prototype system we describe in this article is aimed at recognizing printed music notation from digitized music score images. The recognition system is composed of two parts: a low-level vision module that uses morphological algorithms for symbol detection and a high-level module that utilizes prior knowledge of music notation to reason about spatial positions and spatial sequences of these symbols. The high-level module also employs verification procedures to check the veracity of the output of the morphological symbol recognizer. The system produces an ASCII representation of music scores that can be input to a music-editing system. Mathematical morphology provides us the theory and the tools to analyze shapes. This characteristic of mathematical morphology lends itself well to analyzing and subsequently recognizing music scores that are rich in well-defined musical symbols. Since morphological operations can be efficiently implemented in machine vision systems that have special hardware support, the recognition task can be performed in near real-time. The system achieves accuracy in excess of 95% on the sample scores processed so far with a peak accuracy of 99.7% for the quarter and eighth notes, demonstrating the efficacy of morphological techniques for shape extraction.     

SECRET MUSICAL CODEWORDS

We offer musical a sign - counter sign example and ask readers if they have ever seen any others.     

基于卷积神经网络的盲文音乐识别研究

盲人音乐家在交流创作的音乐作品时面临着人工转换和效率较低的问题,信息科学与技术的迅速发展为解决此类问题提供了许多解决方案。虽然目前有许多盲文音乐作品的识别方案,但其存在识别效率低和兼容能力不足等缺点。为了避免传统方案在盲文音乐图片特征提取时过多依赖人工经验,通过研究提出并设计了基于卷积神经网络的识别模型。在对盲文音乐图片的样例数据进行预处理之后,通过多次反复迭代训练,模型就可学习到盲文音乐图片中音乐符号的特征。实验结果表明,该模型的识别有效性和较强的泛化能力为盲文音乐作品的识别提供了一种新的解决方案。     

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。