[发明专利]一种基于深度学习的音符识别方法在审
| 申请号： | 202111495686.2 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114373181A | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 金海波;尚思宇;张煜森 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06V30/304 | 分类号： | G06V30/304;G06V30/18;G06V10/54;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的音符识别方法，步骤为：对手写体乐谱音符数据集进行划分；使用进行数据增强后的训练集训练手写体乐谱音符检测网络；设置多尺度特征融合网络，按从上至下，从下至上两个方向融合不同尺度下的手写体乐谱音符特征，加强特征纹理，使其能检测出图像中的小尺度目标；设计特征重校准模块，优化不同尺度下音符特征存在冲突的问题，使用两个并行且独立的子网络进行手写体乐谱音符检测；基于梯度调和机制的音符分类损失函数，通过计算每种音符的梯度密度，将样本损失乘其对应的梯度密度倒数，平衡易识别音符与难识别音符，提高稀少类别音符损失权重。本发明优化了手写体乐谱内在的数量不平衡问题，提高了模型的检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 音符 识别 方法 | ||
【主权项】：
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