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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于MobileNetV3的五线谱识别与简谱转换的方法及系统，方法按如下步骤：步骤一：获取五线谱图片；步骤二：选定识别区域，并进行倾斜校正，将图片以五线谱的行为单位划分，形成样本集；步骤三：对预备的五线谱数据集，进行数据增强，得到扩充后的数据集，在MobileNetV3的基础上进行训练迭代，获得五线谱识别模型；步骤四：统计所有步骤二中输入样本集，输入至步骤三所得到的模型中进行检测识别，将识别出的信息以MusicXML文件形式保存；步骤五：对步骤四的识别结果进行预览核对，给出能供修改的候选项，更改识别的错误信息，将错误内容反馈给五线谱识别模型进行再训练；步骤六：根据数据处理结果以及选择的简谱调式，完成文本整合，得到简谱转换结果。

主权项：1.基于MobileNetV3的五线谱识别与简谱转换的方法，其特征是按如下步骤：步骤一：获取五线谱图片；步骤二：选定识别区域，并进行倾斜校正，将图片以五线谱的行为单位划分，形成样本集η；步骤三：对预备的五线谱数据集ξ，进行数据增强，得到扩充后的数据集，在MobileNetV3的基础上进行训练迭代，获得五线谱识别模型M；步骤四：统计所有步骤二中输入样本集η，输入至步骤三所得到的模型M中进行检测识别，将识别出的信息以MusicXML文件形式保存；步骤五：对步骤四的识别结果进行预览核对，给出能供修改的候选项，更改识别的错误信息，将错误内容反馈给五线谱识别模型M进行再训练；步骤六：根据数据再处理的结果以及选择的简谱调式，完成文本整合，最终给出完整的简谱转换结果；步骤二具体是：选定识别区域后，对图片进行调整，使得谱面的行与行之间平行、间隔相等，再以行为单位设置检测框；在此基础上，根据检测框对图片进行裁剪，各个矩形框的裁剪结果作为单个样本组成集合η；在步骤三中，对于所述的五线谱数据集ξ，通过倾斜变形、增加笔画、裁剪、旋转、增加图片噪声、手写标注数据增强手段处理；步骤五具体如下：识别生成简谱预览图片后，对难以识别的部分，根据一般乐理规则提供候选项；同时，将更改的信息反馈到数据库进行记录，进行数据增强，并对模型M进行优化；步骤六具体如下：选择简谱书写的调号，将MusicXML文件的内容进行转换，最终将简谱以图片形式呈现。

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