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公开(公告)号：CN116645669A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310681836.1
申请日：2023-06-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V30/10 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于CRNN的端到端光学乐谱识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的乐谱图片以及对应的文本文件，基于各所述乐谱图片以及文本文件构建乐谱数据集；步骤S20、基于卷积神经网络、循环神经网络以及CTC算法构建端到端的乐谱识别模型；步骤S30、利用所述乐谱数据集对乐谱识别模型进行训练；步骤S40、利用训练后的所述乐谱识别模型进行乐谱识别。本发明的优点在于：极大的提升了光学乐谱识别的泛化性。
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