| 大会名称 |
|---|
| 2021年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-08-12 |
| セッション番号 |
| 5h |
| セッション名 |
| 文字・パターン認識 |
| 講演日 |
| 2021/08/26 |
| 講演場所(会議室等) |
| h |
| 講演番号 |
| H-015 |
| タイトル |
| CNNを用いた手書き楽譜の音楽記号認識 |
| 著者名 |
| 楡木 徹, 浅井紀久夫, |
| キーワード |
| 画像認識, CNN, 手書き楽譜, 音楽記号, オフライン |
| 抄録 |
|
近年、画像認識の手法として、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた機械学習 手法が注目されている。手書き楽譜の音楽記号認識においても、構成する音符等の音楽記 号では、記譜者による記譜形状は多様であり、音楽記号の誤認識の大きな要因となってい る。CNNは有効な特徴量を抽出することにおいて、有効性が画像認識、音声認識等の多分野 で認められている。手書き楽譜の音楽記号認識についてもそのCNNの有効性を適用し、高い 精度で認識を達成することが期待される。本研究では公開された音楽記号のデータセット を活用し、CNNを適用した手書き楽譜の音楽記号認識システムの構築を試行する。 |
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