基于数字音乐课堂教学的手写音符识别研究

发布时间：2017-05-25 05:07

  本文关键词：基于数字音乐课堂教学的手写音符识别研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术地快速发展,人们越来越关注于现代信息技术在教育教学中的应用,大量的教学软件已逐步渗入到各个学科的教学中。然而,由于传统软件的低速输入与计算机高速处理之间的矛盾为教学带来了不便,这就迫切地需要把传统的以键盘为主的输入转化为符合人们日常行为习惯的手写输入,以提高课堂教学效率。 本文的研究主要基于“纸笔”的隐喻,以用户为中心的自然交互方式为设计思想对音乐教学中的手写音符进行联机识别研究,以便为音乐教育提供自然高效的教学环境。本论文中主要讨论研究了下面几个问题： (1)根据所设计的音符笔划的几何特征,选出了适合于本笔划集的8个几何特征和1个八方向链码特征。通过对所收集样本的特征数据集进行分析,为几何特征选择了合适的阂值；同时,也对笔划的八方向链码特征进行了去重的处理,并选出比较合适的临界角。这些操作为后续的识别研究做了充分的准备。 (2)以多分类器融合的思想对识别器进行设计,提出了一种几何特征和八方向链码特征相结合的单笔划分类方法。首先,以直线率特征对笔划进行快速地粗分类；再用其它几何特征与八方向链码对各类内部进行细分类,其中结合了串匹配中的最小编辑距离思想与动态规划算法的设计技术。最后通过实验的验证,单笔划识别率达到98.09%,比专门用于单笔划识别的Rubine算法识别率有所提高。 (3)与手写汉字不同,一个手写音符的完成可能建立在另一个音符之上。根据音符的这一特性,提出了笔划逐步结合的方法。通过原输入音符与当前笔划的语义规则和位置关系来判断两者能否进行组合。这一方法的运用在一定程度上解决了笔划间的相似性及音符的笔顺问题。 总之,本论文研究的手写音符比较符合人们的手写谱习惯,给用户提供了比较自由高效的书写空间。为以后算法的延伸和完善打下了良好的基础。
【关键词】：手写音符 特征选择 几何特征 方向码 笔划组合
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G633.951;G434
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 一. 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 入机交互10-11
• 1.1.2 用户界面的发展11-12
• 1.1.3 音乐教学数字化12-13
• 1.2 研究目的与意义13-14
• 1.3 国内外的相关技术研究14-18
• 1.3.1 草图识别14-16
• 1.3.2 手写字符识别16
• 1.3.3 笔手势识别16-18
• 1.4 联机手写音符的难点18-19
• 1.5 本文主要研究内容19-20
• 二. 手写识别的相关技术20-28
• 2.1 手写识别常用算法20-23
• 2.1.1 结构模式识别方法20-21
• 2.1.2 统计模式识别方法21-22
• 2.1.3 神经网络识别技术22-23
• 2.2 手写识别过程23-28
• 2.2.1 手写数据的收集23-24
• 2.2.2 预处理阶段24-25
• 2.2.3 特征提取25-26
• 2.2.4 分类器识别26-28
• 三. 笔划线元识别理论28-35
• 3.1 笔划线元识别原理28-29
• 3.2 笔划线元的特征定义29-31
• 3.3 笔划线元识别31-35
• 3.3.1 直线段识别31
• 3.3.2 折线段识别31-33
• 3.3.3 二次曲线识别33-35
• 四. 手写音符的设计与识别研究35-51
• 4.1 手写音符概述35
• 4.2 手写音符的种类35-37
• 4.2.1 笔手势音符35-37
• 4.2.2 常规手写音符37
• 4.3 手写音符的设计37-38
• 4.4 单笔划手写音符的识别38-45
• 4.4.1 数据采集38-39
• 4.4.2 预处理39-40
• 4.4.3 音符笔划的特征提取40-41
• 4.4.4 音符笔划的识别41-45
• 4.5 多个单笔划手写音符的组合识别45-48
• 4.6 实验结果与分析48-51
• 五. 总结与展望51-53
• 5.1 总结51
• 5.2 展望51-53
• 参考文献53-56
• 附录56-60
• 攻读硕士学位期间的学术成果60-61
• 致谢61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于数字音乐课堂教学的手写音符识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：392763