中文简谱图像的歌词提取算法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

简谱不仅流行于中国，而且像日本、新加坡等东亚地区使用也较为普遍，西方有一些国家如德国、法国、荷兰、俄罗斯等国也有使用，尤其是在中国，简谱作为我国应用最广泛的记谱法之一，在中国已经拥有悠久的历史，从清末传入我国至今已经有一百多年的历史，对我国音乐的推广和普及都有非常大的作用。此外，在今后相当长的时期内，简谱将在音乐领域继续发挥着重要作用。

近年来，omr技术在五线谱识别领域有了长足的发展，国内对简谱识别技术的研究也开始萌芽。中文简谱图像识别最早提出于2001年，何耘娴发表了对印刷体中文歌词识别的研究，2006年杨晓娟提出了利用投影法对文档进行图像分割的方法，率先将投影法应用到简谱分割，2010年卜富清通过神经网络对乐谱中的音符进行识别，较好得完成了识别的功能，2011年陈根方提出了基于投影技术对手写体工尺谱乐谱分割研究，直到2013年王倩倩提出了基于dsp技术对中文简谱歌词进行识别的方法，其中中文简谱歌词识别的正确率已经接近96%。

针对简谱中文歌词的识别，涉及到了图像分割、图像提取、图像识别等方面，所以所应用到的技术不仅限于简谱识别，在其他的领域诸如图像处理、模式识别方向都会有较大的应用价值。除此之外，乐谱识别还有助于音乐和科技两个学科的交流，加强图像处理技术在艺术方面的应用，拉近音乐与艺术方面的距离，加深计算机编程在艺术方面的应用，促进二者共同发展，尤其是对一些艺术历史考究方面有着较高的价值。

2. 研究的基本内容与方案

本文的研究目标为通过一系列的图像处理手段，将一张中文简谱中的歌词提取出来，并进行识别。

具体的研究内容分为以下四块

（1）简谱预处理：将原始的简谱图像经过二值化和hough变换处理之后，消除0和1之外的其他灰度值，并纠正简谱倾斜角度。预处理后的简谱图像将会只有黑白两种色彩，且所有竖线均为垂直，为之后的分割做好准备，提高识别的正确率。

3. 研究计划与安排

第1-2周：收集与课题相关的教材，期刊，论文等，熟悉相关理论知识。确定方案，完成开题报告

第3-4周：完成中文简谱分割和提取部分的设计

第5-7周：完成识别部分的设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1]王倩倩. 基于dsp的简谱识别和盲文乐谱转换算法研究与实现[d].东北大学,2013.

[2]付涛. 基于高阶神经网络的文字识别算法研究[d].东北师范大学,2010.

[3]张立印. 中文简谱的歌词提取与识别研究[d].杭州师范大学,2012.