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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于端到端神经网络的琵琶乐谱识别方法及系统，方法包括：步骤S10、获取大量的琵琶乐谱图片以及各琵琶乐谱图片对应的MusicXML文件，对琵琶乐谱图片进行预处理；步骤S20、按行对各乐谱图片进行切割得到琵琶乐谱子图片，基于琵琶乐谱子图片切割对应的MusicXML文件得到MusicXML子文件；步骤S30、将各MusicXML子文件转换为MEI文件，基于预设的语义字典将各MEI文件转换为语义文件；步骤S40、基于端到端神经网络创建一琵琶乐谱识别模型，利用各琵琶乐谱子图片以及语义文件对琵琶乐谱识别模型进行训练；步骤S50、利用训练后的琵琶乐谱识别模型进行琵琶乐谱识别。本发明的优点在于：实现对琵琶乐谱进行自动识别，极大的提升了琵琶乐谱的数字化效率。

主权项：1.一种基于端到端神经网络的琵琶乐谱识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S10、获取大量的琵琶乐谱图片以及各琵琶乐谱图片对应的MusicXML文件，并对各所述琵琶乐谱图片进行预处理；步骤S20、按行对各所述琵琶乐谱图片进行切割得到若干张琵琶乐谱子图片，并基于所述琵琶乐谱子图片切割对应的MusicXML文件，得到若干个MusicXML子文件；具体为：基于模板匹配法，对各所述琵琶乐谱图片中，每行乐谱的上谱线进行识别，进而基于所述上谱线按行对各琵琶乐谱图片进行切割得到若干张琵琶乐谱子图片；识别各所述琵琶乐谱子图片中的竖直谱线，利用所述竖直谱线判断琵琶乐谱子图片中包含的小节数，基于所述小节数以及MusicXML文件携带的标签对MusicXML文件进行切割，得到若干个MusicXML子文件；步骤S30、将各所述MusicXML子文件转换为MEI文件，并基于预设的语义字典将各所述MEI文件转换为语义文件；步骤S40、基于端到端神经网络创建一琵琶乐谱识别模型，利用各所述琵琶乐谱子图片以及语义文件对琵琶乐谱识别模型进行训练；具体为：基于端到端的卷积递归神经网络创建一琵琶乐谱识别模型，将各所述琵琶乐谱子图片作为琵琶乐谱识别模型的输入，各所述琵琶乐谱子图片对应的语义文件作为琵琶乐谱识别模型的输出，对所述琵琶乐谱识别模型进行训练；所述琵琶乐谱识别模型的损失函数采用CTC函数；步骤S50、利用训练后的所述琵琶乐谱识别模型进行琵琶乐谱自动识别。

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