Presentacion Sistema de reconocimiento de partituras musicales

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El objetivo principal del sistema reconocedor de partituras musicales desarrollado en este proyecto, es la elaboración de un programa capaz de analizar partituras, ya sean manuscritas o no manuscritas, y digitalizar sus elementos, pudiendo tratar dichos datos y representarlos en distintos formatos. Para ello, se hará uso de un clasificador simple basado en el algoritmo k-NN (k-Nearest Neighbor) que, junto a una base de datos de símbolos, será capaz de asignar a cada elemento una clase concreta dentro de las mencionadas en dicha base de datos. Por lo tanto, la implementación de este sistema diseña y elabora un sistema tradicional de reconocimiento óptico de música que destaca por la rapidez de ejecución y los resultados obtenidos para ambas clases de partituras (manuscritas o no manuscritas), en contraposición a la gran mayoría de los sistemas OMR desarrollados que centran su atención en los símbolos no manuscritos.-----------------------------------------------------------------------------
The main goal of the musical scores recognition system developed in this project is to make a program capable of analizing scores, wheter or not handwritten musical scores, and digitalize their symbols, for be able to treat these data and represent them in various formats. To do this, it will use a simple classifier based on k-NN algorithm (k-Nearest Neighbor) which, with a symbols database, it will be able to assign to each element a class of this database. Therefore, the implementation of this system designed and developed a tradicional system of optical music recognition that highlights the speed of execution and the results for both kinds of scores (handwritten musical scores or not handwritten musical scores), in contrast to most developed OMR systems that focus their work in the recognition of not handwritten musical scores.
Ingeniería Técnica en Sonido e Imagen
Publicado el : lunes, 01 de junio de 2009
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Fuente : e-archivo.uc3m.es
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Número de páginas: 31
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PROYECTO FIN DE CARRERASistema de reconocimiento de partituras musicalesAutor: David Carretero de la RochaTutora: Dr. Raquel M. Crespo GarcíanUDievpearrstiaadmde nCta olrdoes  TIIeIl deem Mtáiacdaird
Est.1.2.3.45.ructuraIntroducciónEstado del arte: OMRDescripción del sistemaResultadosConclusiones y trabajos futuros
Est.1.2.3.4.5ructuraIntroducción.1.2MotivaciónObjetivosEstado del arte: OMRDescripción del sistemaResultadosConclusiones y trabajos futuros
1.. oMitavicnóDigitalización de partiturasEditores de partituras (trascripción símbolo a símbolo)Sistemas OMR (OpticalMusic Recognition)Ventajas utilización sistemas OMRDigitalización datos sin intervención del usuarioDeficiencias de los sistemas OMR para manuscritosLos sistemas se centran en los casos no manuscritos
2.. bOejitovsCreación de sistema de reconocimiento óptico musical (OMR)Soporte para partituras manuscritas y no manuscritasDebe permitir la fácil interconexión con otros sistemasRápida ejecuciónFacilidad de usoDesglose del objetivo principalAnalizar en profundidad el estado del arteAdaptar las características locales de la imagenExtraer los pentagramas y los símbolos de la partituraClasificar los elementosUtilizar reglas de teoría musicaleDifinrunoframotederrpseneaticnósmiblócia
Est.1.23..4.5ru.1.2cturaIntroducciónEstado del arte: OMRTrabajo desarrolladoTécnicas utilizadasDescripción del sistemaResultadosConclusiones y trabajos futuros
1.. rTbaja oedasrrloalodDificultad creación sistemas OMRGran variedad de símbolosCarácter personal de los símbolos (caso manuscrito)Dos enfoques:Sistemas tradicionalesSistemas adaptativos(capacidad de aprendizaje) Software disponibleSistemas OMR comercialesSistemas OMR no comerciales
2. .éTnccisa tulizidasaPreprocesado y correcciónTransformada Radony54ºxDetección de elementosCodificación RLE (RunLengthEncoding)Proyecciones X e Y
2. .éTnccisa tuliziadasDescomposición de elementos compuestosEtiquetado por componentes conectadasCaracterización (de la forma) del símboloTransformada Discreta de FourierReconocimiento de símbolosClasificación: Algoritmo k-NN (k –NearestNeighbors)
Est.1.2.3.4.5ru.1.2cturaIntroducciónEstado del arte: OMRDescripción del sistemaArquitecturaDescripción de bloquesResultadosConclusiones y trabajos futuros
1. .AImagenrpartiturauqticeutarPartitura(Lilypond)
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