基于卷积神经网络的盲文音乐识别研究

• 作者: 刘彪 林和 苏伟 黄蓉蓉
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 盲文音乐识别 卷积神经网络 深度学习 计算机视觉 图像识别 人工智能 图像处理
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 186-193
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 4573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201805002

摘要

盲人音乐家在交流创作的音乐作品时面临着人工转换和效率较低的问题,信息科学与技术的迅速发展为解决此类问题提供了许多解决方案.虽然目前有许多盲文音乐作品的识别方案,但其存在识别效率低和兼容能力不足等缺点.为了避免传统方案在盲文音乐图片特征提取时过多依赖人工经验,通过研究提出并设计了基于卷积神经网络的识别模型.在对盲文音乐图片的样例数据进行预处理之后,通过多次反复迭代训练,模型就可学习到盲文音乐图片中音乐符号的特征.实验结果表明,该模型的识别有效性和较强的泛化能力为盲文音乐作品的识别提供了一种新的解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏伟	兰州大学信息科学与工程学院	13	77	5.0	8.0
2	林和	兰州大学信息科学与工程学院	35	123	6.0	8.0
3	黄蓉蓉	兰州大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0