فایل ورد کامل از تشخیص موسیقی نوری تا تشخیص موسیقی دست‌نویس: یک مبنا

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 از تشخیص موسیقی نوری تا تشخیص موسیقی دست‌نویس: یک مبنا،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۷ صفحه

تشخیص موسیقی نوری (OMR) شاخه ای از تجزیه و تحلیل تصویری سند محسوب می شود که در پی تبدیل تصاویر پارتیتورها به صورتی قابل خوانش توسط کامپیوتر می باشد. به رغم دهه ها تحقیق، تشخیص پارتیتورهای دست‌نویس که در اصل نت‌نگاری غربی است، همچنان یک مساله مفتوح بوده و آثار معدودی وجود دارند که تنها بر روی مرحله خاصی از OMR تمرکز نموده اند. در اثر حاضر، ما سیستم کاملی از تشخیص موسیقی دست‌نویس (HMR) را بر اساس شبکه های عصبی بازگشتی پیچشی، داده افزایی و یادگیری انتقالی پیشنهاد نمودیم که می تواند به عنوان مبنایی برای جامعه تحقیقاتی عمل نماید.

کلمات کلیدی: تشخیص موسیقی نوری | تشخیص موسیقی دست نویس | تجزیه و تحلیل تصویر و شناسایی تصویر | شبکه های عصبی عمیق | LSTM

عنوان انگلیسی:

From Optical Music Recognition to Handwritten Music Recognition: A baseline

~~en~~ writers :

Arnau Bar a,, Pau Riba a, Jorge Calvo-Zaragoza b, Alicia Fornés

Optical Music Recognition (OMR) is the branch of document image analysis that aims to convert images
of musical scores into a computer-readable format. Despite decades of research, the recognition of handwritten music scores, concretely the Western notation, is still an open problem, and the few existing
works only focus on a specific stage of OMR. In this work, we propose a full Handwritten Music Recognition (HMR) system based on Convolutional Recurrent Neural Networks, data augmentation and transfer
learning, that can serve as a baseline for the research community.

Keywords: Optical music recognition | Handwritten music recognition | Document image analysis and recognition | Deep neural networks | LSTM

$$en!!