| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| D-12A |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解A |
| 講演日 |
| 2018/3/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| ２号館 9Ｆ 2903教室 |
| 講演番号 |
| D-12-16 |
| タイトル |
| DenseNetと2クラスSVMを用いた手書き音楽記号認識 |
| 著者名 |
| ◎佐藤淳吏, 伊東聖矢, 金子直史, 鷲見和彦, |
| キーワード |
| 深層学習, 音楽記号 |
| 抄録 |
| 楽譜のスキャン技術は1970年代から長く研究されている分野であるが, 対応はデジタル譜面のみであり, 手書き譜面には対応していない. また, 過去の作曲家の手書き譜面の経年劣化の問題が発生しており, 手書き譜面のデジタル化の需要が増加している. 手書き譜面の認識は, 五線の認識と, 音楽記号の認識の2段階に分かれる.本研究では, 音楽記号の認識に着目した. 音楽記号には数字同様一定のパターンがあると想定し, ニューラルネットを用いたパターン認識でこの問題を解く. さらに, 条件を指定してSVMを付け加え, 誤認識改善の方法を取る. |
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