Recognizing Musical Notation Using Convolutional Neural Networks

Authors : Ahmad OTHMAN, Cem DİREKOĞLU

Pages : 283-290

Doi:10.31590/ejosat.823266

View : 22 | Download : 16

Publication Date : 2020-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Müzik notaları, müziğin gelişiminde kritik bir rol oynar. Yüzyıllar boyunca müzik, ister bestecisinin el yazması isterse herhangi bir yazılı versiyon olsun, resim biçiminde tutulmuştur. Bununla birlikte, müzik notalarının resim biçiminde arşiv edilmesi, müzik bilgilerinin alınması için birçok zorluğu doğurmuştur. Müzik notası tanıma, MIDI (çalma için) ve musicXML (sayfa düzeni için) gibi, müzik notalarının düzenlenebilecek veya çalınabilecek şekilde tanınmasına izin veren optik karakter tanıma (OCR) uygulamalarından biridir. Bu yazıda, görüntülerde nota tanıma için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) tabanlı bir çerçeve öneriyoruz. Not ve dinlenme görüntülerinin genel özelliklerini çıkarmak için, önceden eğitilmiş popüler bir CNN ağı, yani ResNet-101'i kullanıyoruz. Ardından, eğitim ve sınıflandırma amacıyla bir Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılır. ResNet-101, görüntü tanıma için son teknoloji ürünü önceden eğitilmiş ağlardan biridir, ResNet-101 bir milyondan fazla görüntüyle eğitilmiştir. Hızlı bir doğrusal çözücü kullanan çok sınıflı SVM sınıflandırıcılar da çok güçlü bir sınıflandırıcıdır. Çalışmamızı test etmek için, deneyimizde veri seti Attwenger, P RecordLabel ve OMR-veri setinden türetildi ve ardından müzik teorisi ile manuel olarak etiketlendi. Sonuç olarak, notaları ve dinlenmeleri birbirinden %99.02 oranıda doğru bir şekilde ayırabiliriz. Ayrıca beş farklı not türünü sınıflandırabiliriz. Bu çalışmada, Resnet-101 ve bir SVM'in ile kez birleştirilerek müzik notası tanıma için bir araya getirilmiştir ve sonuçlar çok umut vericidir.
Keywords : Optik müzik tanıma, evrişimli sinir ağları, destek vektör makinesi, nota tanıma