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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音乐简谱语义翻译方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的简谱文件，将各所述简谱文件转换为简谱图片并进行预处理；步骤S20、创建一词义表以及一语法表，基于所述词义表以及语法表对预处理后的各简谱图片进行标注，得到简谱图片集；步骤S30、基于卷积循环神经网络创建一语义翻译模型，利用所述简谱图片集对语义翻译模型进行训练；步骤S40、利用训练后的所述语义翻译模型对音乐简谱进行自动翻译。本发明的优点在于：实现对简谱进行自动翻译，并保留音符本身的信息。
主权项：1.一种音乐简谱语义翻译方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S10、获取大量的简谱文件，将各所述简谱文件转换为简谱图片并进行预处理；步骤S20、创建一词义表以及一语法表，基于所述词义表以及语法表对预处理后的各简谱图片进行标注，得到简谱图片集；步骤S30、基于卷积循环神经网络创建一语义翻译模型，利用所述简谱图片集对语义翻译模型进行训练；具体包括：步骤S31、基于卷积循环神经网络创建一语义翻译模型；所述语义翻译模型包括一卷积模块以及一循环模块；所述卷积模块包括四个大小为3*3的卷积层以及四个大小为2*2的池化层；所述循环模块包括两个双向LSTM神经元以及一个全连接层；所述语义翻译模型的损失函数采用CTC算法；步骤S32、设定一比例、一准确率阈值以及一收敛条件，基于所述比例将简谱图片集划分为训练集和验证集；步骤S33、利用所述训练集对语义翻译模型进行训练，直至满足所述收敛条件；步骤S34、利用所述验证集对训练后的语义翻译模型进行验证，判断识别准确率是否大于所述准确率阈值，若是，则完成训练，并进入步骤S40；若否，则扩充所述训练集，并进入步骤S33；步骤S40、利用训练后的所述语义翻译模型对音乐简谱进行自动翻译。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种音乐简谱语义翻译方法及系统
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