[发明专利]一种乐谱识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种乐谱识别方法及装置，所述方法包括：将乐谱图像二值化后向y轴投影堆叠，生成乐谱特征图像；根据乐谱特征图像，获取乐谱图像中的时值序列；根据乐谱特征图像，获取乐谱图像中的时值序列中各时值对应的音符数值；根据所述时值序列及各时值对应音符数值，生成机器可视化乐谱图像。所述装置使用了所述方法。本发明实现了机器对乐谱的自动识别，免除了人为录入乐谱数据的复杂操作，节省了时间和人力；同时保障了乐谱图像识别的准确率，提高了识别可靠性。

技术领域

本发明涉及自动化领域，尤其涉及一种乐谱识别方法及装置。

背景技术

现有的弦乐器如吉他或琵琶等通常通过拨动和按压琴弦实现演奏，随着机器智能化和自动化的发展，近年来机器人技术也逐渐开始应用于上述弦乐器中。

然而，现有的自动演奏机器人需要人工对乐谱数据进行录入，操作较为复杂，自动化程度低，耗费时间和人力。

发明内容

为克服现有技术中人工录入乐谱自动化程度低，耗费时间和人力的问题，本发明实施例一方面提供了一种乐谱识别方法，包括：

将乐谱图像二值化后向y轴投影堆叠，生成乐谱特征图像；

根据乐谱特征图像，获取乐谱图像中的时值序列；

根据乐谱特征图像，获取乐谱图像中的时值序列中各时值对应的音符数值；

根据所述时值序列及各时值对应音符数值，生成机器可视化乐谱图像。

进一步，上述在所述将乐谱图像二值化后向y轴投影堆叠，生成乐谱特征图像的步骤之后，还包括：

确定所述乐谱特征图像中的第一特征线性图像；

根据所述第一特征线性图像中各线段的粗细、x轴长度和y轴间隔，确定所述乐谱图像中的时值图像区域和音符图像区域。

进一步，上述所述根据乐谱特征图像，获取乐谱图像中的时值序列的步骤，包括：

将所述时值图像区域向x轴投影堆叠，确定第二特征线性图像；

根据第二特征线性图像的x轴坐标，对时值图像区域进行x向分割，获取单时值图像；

将各单时值图像向y轴投影，确定第三特征线性图像；

根据第三特征线性图像，确定各单时值图像对应的音符时值，并根据x向顺序生成时值序列。

进一步，上述所述根据乐谱特征图像，获取乐谱图像中的时值序列中各时值对应的音符数值的步骤，包括：

根据第一特征线性图像，将音符图像区域进行y向分割，获取单谱线的音符图像；

根据第二特征线性图像，将所述各单谱线的音符图像进行x向分割，获取各单谱线的音符数字图像；

采用卷积神经网络对各音符数字图像进行识别，确定音符数值；

确定各音符数值对应的x向和y向坐标。

进一步，上述所述根据所述时值序列及各时值对应音符数值，生成机器可视化乐谱图像的步骤，包括：

生成机器可视化乐谱图像模板，所述机器可视化乐谱图像模板包括时值区域和音符矩阵区域，音符矩阵区域的各行与待演奏乐器的各弦对应；

在所述时值区域顺序填入所述时值序列；

以所述时值序列的各音符时值为x坐标，以音符矩阵区域的各行为y坐标，填入对应的音符数值，生成机器可视化乐谱图像。

本发明实施例另一方面提供了一种乐谱识别装置，包括：