فایل ورد کامل یک سیستم تشخیص موسیقی نوری جدید بر مبنای شبکه های عصبی ترکیبی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یک سیستم تشخیص موسیقی نوری جدید بر مبنای شبکه های عصبی ترکیبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

۶ نتیجه گیری
یک روش برای تشخیص علامتهای موسیقی و طبقه بندی آنها در دست نوشته ها و پارتیتورهای پرینت شده نشان داده شد. روش ما در تشخیص علامتها موسیقی از شیت های موسیقی به خوبی عمل کرد. ما علامتها را بر مبنای CNN جدید ارایه شده طبقه بندی کردیم که عملکرد آن فوق العاده بود. اگر اطلاعات اولیه مان را به حد کافی با هم ادغام می کردیم نتایج می توانست بهتر از اینها هم باشد. هنگامی که علامتها در گام آخر گروه بندی می شوند, قوانین نوشتن موسیقی از جمله اطلاعات متنی قوانین موقعیت نسبی برای کاهش سردرگمی مفید است. تحقیقات بیشتر می تواند شامل بهبود طبقه بندی کننده با تعریف یک شبکه ی عصبی خاص تر برای علامت های موسیقی و توسعه ی یک سیستم تشخیص بهتر با به کار گیری راهکارهای ممکن باشد.

عنوان انگلیسی:A new optical music recognition system based on combined neural network~~en~~

۶ Conclusions and future work

A method for music symbols detection and classification in handwritten and printed scores was presented. Our method does well at recognizing music symbols from the music sheets. We classify the symbols basing on the proposed new CNN, whose performance is excellent. The results could be better if we integrate as much as priori knowledge as possible. When the symbols are grouped in the last step, music writing rules including contextual information relative position rules is helpful to reduce the symbols confusion. For the processing of the note groups connected with beams, the projection approach may also lead to better performance. Further investigations could include the improvement of the classifier by defining a more specific neural network for the music symbols, and the development of a better recognition system by applying the above possible solutions.

$$en!!