音乐学院大学生创新创业项目技术与成果展示（一）

大学生创新创业项目是高等教育体系中深化实践育人、培育创新型人才的关键举措，旨在通过项目驱动的模式，引导大学生在真实场景中锤炼创新思维、提升实践能力。项目不仅为学生搭建了跨学科协作的平台，更提供了理论知识与现实需求深度融合的机会，鼓励大学生从问题视角出发，积极探索具有社会价值的解决方案。其核心目标在于激发大学生的自主探索精神，培养批判性思维与团队协作能力，同时通过创新实践助力科研成果转化，为社会发展注入新鲜活力。

“译谱”智能乐谱识别系统（项目编号：2024GJ045；指导教师：刘铮、王宏桥）

一、项目简介

随着数字化时代的到来，音乐制作和演奏已经大大依赖于计算机技术，然而，对于许多音乐人和爱好者来说，将手写、打印或复印的五线谱转换为音频仍然是一个繁琐的任务。本项目的目的是使用人工智能图像识别技术，将任意介质的五线谱转换为音频文件，以便于音乐人和爱好者更好更方便的演奏和制作音乐。同时，对于特殊教育学院学生而言，本项目具有无介质的优势，可以识别任意格式的五线谱，图片、PDF、手写等等，极大方便了视障学生的读乐谱和音乐教学。

二、技术原理

本系统结合了光学音乐识别（OMR, Optical Music Recognition）、OpenCV、人工智能、深度学习和自然语言处理等技术，实现高精度乐谱识别与转换。核心技术包括：

1、 图像预处理：采用噪声去除、二值化、自适应阈值分割等算法，提高乐谱图像的清晰度和识别准确度。

2、符号识别：基于深度卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），精准识别音符、休止符、连线、力度标记、调号、拍号等音乐符号。

3、 结构解析：利用图神经网络（GNN）构建乐谱的层次关系，解析音符的节奏、时值、层次结构，确保识别的乐谱能够准确还原原始音乐信息。

4、 格式转换：支持将识别结果导出为MusicXML、MIDI和MP4等标准格式，便于音乐软件（如Finale、Sibelius、MuseScore）进一步编辑和演奏。

三、核心创新点

1、高精度识别算法：结合OMR和深度学习技术，提高乐谱识别的准确率，特别是在复杂谱面（手写谱、老旧谱、特殊记谱法）上的识别效果显著。

2、多格式支持：不仅能识别常见的图片格式（JPG、PNG等），还能处理PDF格式的乐谱，适应更多场景需求。

3、智能错误修正：内置音乐理论知识库，自动检测可能的识别错误（如错音、缺失符号），并提供智能修正建议。

4、跨平台应用：支持Windows、Linux，满足不同用户的使用需求。

四、项目成果

1、原型系统开发：已完成“译谱”智能乐谱识别系统的核心功能开发，并进行了多轮测试，确保系统稳定性和识别准确度。

2、数据集构建：收集并整理了包含不同风格、语言和记谱方式的乐谱数据集，用于深度学习模型训练，提高系统识别能力。

3、用户测试与反馈：在视障群体中进行测试，收集用户反馈，并优化系统功能。

4、技术论文与专利申请：已成功申请项目专利，并着手申请知识产权保护，以确保技术创新的独特性和市场竞争力。

五、应用前景

1、音乐教育：帮助学生和教师快速数字化纸质乐谱，便于教学和排练。

2、乐谱编辑与演奏：支持音乐爱好者高效编辑、转换和演奏乐谱，提高创作效率。

3、无障碍音乐辅助：为视障音乐学习者提供辅助，帮助他们获取和学习乐谱。

六、总结

“译谱”智能乐谱识别系统通过深度学习和光学音乐识别技术，为乐谱数字化提供高效、精准的解决方案。该项目不仅具有公益性，还具有较高的学术研究价值，还能在音乐教育、音乐出版、演奏辅助等领域产生广泛的社会效益和商业价值。未来，我们将进一步优化识别算法，拓展更多应用场景，并推动该系统的产业化落地。

撰稿：张敬邦、张洪威      初审：李淑梅      复审：郎立夫      终审：许明华