乐谱识别中音符结构分析方法

将物理学中的作用场概念引入到音符基元的关系表达,采用作用场的势函数描述音符基元闻的位置关系,在表达方式上实现了知识性、鲁棒性和精确性三者的统一.对音符结构进行细分,定义了6个音符子结构,并对各个子结构的关键程度进行分析和排序,设计了关键结构优先定位的音符结构分析流程和算法.该方法模拟了人工识谱时突出重点,从整体到细节的思维习惯.实验结果表明,该方法对识别各种复杂音符有良好的正确性、适应性和容错性.     

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。     

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。     

乐谱图像中的音符识别方法

面向多声部乐谱,实现基于结构模式的音符识别方法。在音符基元抽取阶段,提出基于游程分析的符干、符头、符梁3类基元抽取算法,具有较好的抗相交和抗粘连干扰能力。在音符结构分析阶段,采用“作用场”描述音符基元关系,将音符分为6类子结构,可缩小基元搜索范围。在此基础上细分音符结构,遵循关键子结构优先定位原则实现音符基元重组,可降低分析复杂度且具有良好的基元冗余排错能力。实验结果表明,该方法能快速准确识别多声部乐谱中的音符,在音符排列密集、结构复杂时适应能力较强。     

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.     

计算机在光学实验中的应用

本文旨在阐述计算机在辅助大学物理光学实验中的应用，并探讨了未来计算机在辅助光学实验的发展趋势。计算机不仅为我们在处理实验数据方面提供了极大的方便，且对于我们利用计算机来模拟光学实验．使实验过程变得简单化，过程化，提供了有效的手段；此外，利用计算机来制作全息图，也为我们提供了可行的途径。     

采用概率神经网络的光学汉字识别

在汉字识别预处理的基础上，本文提出了一种基于概率神经网络的高级分类系统。分类器的训练从使用四种字体的失真模型化字符开始，将失真字符在计算中得到的特征集进行统计测试。在基础上，为得到最邻近分类器，将特征向量以合适的识别空间，并在此空间中对概率神经网络进行训练。分类方面，对传统方法提出了一咎改进、并应用概率神经网络结构例提到显著提高。最后，将这种方法与采用识别分析的方法及Ｇｅｖａ、Ｓｉｔｔｅ的表达决策     

肺癌分类识别中的神经网络集成技术研究

This paper describes a neural network ensemble method in lung cancer cell identification process. A neural network ensemble algorithm LCNE based on image feature extraction is proposed. Firstly, LCNE algorithm trains different neural network classifiers designed for shape and color features individually. Then, using neural network en-semble method, the final lung cancer cell identification results can be achieved. On the basis of LCNE algorithm, weimplement a lunu cancer cell identification system LCDS successfully.     

乐谱图像乐符分割技术*

提出基于图段拓扑关系的谱线删除方法,以避免谱线过删除现象;提出双向游程编码结合使用的符干分割方法,克服了现有方法对复杂音符适应性差、分割结果不完整等缺陷;提出音符先验知识引导下的符头切割与检测算法,以解决粘连符头的切分问题;提出基于块状体分割和特征检测的符梁分割算法,设计了适用于乐谱版面的文字和线条提取算法。该方法应用在乐谱识别系统中分割乐符具有良好的性能,尤其对乐谱内容复杂、乐符排列密集等情况有较强适应能力。     

The Challenge of Optical Music Recognition

This article describes the challenges posed by optical musicrecognition – a topic in computer science that aims to convert scannedpages of music into an on-line format. First, the problem is described;then a generalised framework for software is presented that emphasises keystages that must be solved: staff line identification, musical objectlocation, musical feature classification, and musical semantics. Next,significant research projects in the area are reviewed, showing how eachfits the generalised framework. The article concludes by discussingperhaps the most open question in the field: how to compare the accuracy and success of rival systems, highlighting certain steps thathelp ease the task.     

基于非线性特征的音符识别算法的应用与研究

利用相空间重构方法提取音符音频中非线性特征参量,将部分参量作为训练集来构造支持向量机(SVM)分类器,另一部分作为测试集进行识别效果的检验,由于固定相空间重构参数后,将会导致部分音符信号的非线性信息丢失,从而降低识别准确率,因此将自适应信号分解和PCA的方法引入到信号预处理环节中,建立了相应的识别流程.     

音乐特征识别的研究综述

文章全面总结了音乐特征识别领域所取得的主要研究成果,重点介绍了音乐特征的提取、描述、分析和识别等方面采用的各种智能分析处理方法,并对该领域中存在的主要困难和将来的发展方向提出了一些看法。     

基于HMM的音乐识别算法

音乐识别的研究早在20世纪70年代就开始了,但直到最近,识别系统的性能仍不令人满意。该文提出了利用HMM进行音乐识别的新思路。给出了基本的算法框架,并对相关的问题进行了讨论。     

智能规划识别及其应用的研究

智能规划识别已经被广泛地用于自然语言理解、知识推理、情景演算等计算机系统的许多方面。文章介绍了国内外学者的相关研究,包括规划识别研究的历史与现状、问题与展望。并介绍了规划识别的各种方法及规划识别的应用。     

基于支持向量机的乐音识别

乐音识别的研究早在20世纪60年代就开始了,但是直到最近,识别系统的性能仍不令人满意。本文通过研究乐音的声音和物理特性,提出了利用支持向量机进行乐音识别的新思路,给出了基本的算法框架,并对钢琴的所有单音进行了识别,实验证明该算法提高了识别的快速性和准确性。     

基于虹膜识别技术的应用研究

近几年来,可靠的身份识别已成为现代社会中一项具有挑战的课题。生物特征识别系统以人体唯一的、可靠的、稳定的生物特征(如指纹、虹膜、脸部、掌纹等)为依据,采用计算机的强大功能和网络技术进行图像处理和模式识别用以鉴别人的身份。虹膜,作为重要的身份鉴别特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点,与脸相、声音等的身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性。基于虹膜的识别系统有以下几个部分构成:虹膜获取、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取、匹配与识别。     

关于计算机人工智能识别技术的应用研究

近年来,人工智能作为一门综合性强、应用范围广的新兴学科,已经在身份识别技术领域中得到了应用,并逐渐替代了传统的身份识别技术,计算机人工智能识别技术也因此迅速发展。这一技术的出现极大改变了人们的生活,但在实际应用中存在着一定问题。基于此,简单介绍了计算机人工智能识别技术,并分析了该技术的应用现状与当前应用瓶颈。     

神经网络在音乐分类中的应用研究

针对音乐的多样性和不确定性,使传统分类方法在大规模的实际音乐分类应用中速度慢、正确率低.为了提高音乐分类的正确率和分类精度,提出一种基于神经网络的音乐分类方法.首先采用倒谱系数提取音乐特征,选择最优的特征信号,加快识别速度,然后利用BP神经网络模型对特征信号进行训练,建立最优分类器模型,最后对测试音乐进行分类.对民歌、古筝、摇滚和流行四种音乐进行仿真实验,神经网络分类方法平均分类正确率达88.6%,比传统方法的分类正确率高出5%,同时速度也相应加快.结果表明,神经网络分类方法是一种有效的音乐类型分类方法.