基于DSP的簡譜識別和盲文樂譜轉(zhuǎn)換算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著圖像處理識別技術(shù)的提高，樂譜符號識別技術(shù)成為近年來比較熱門的研究課題?？墒悄壳暗难芯恐饕性趯ξ寰€譜方面的研究上，對于簡譜符號的識別研究比較少。而且由于市面上的簡譜多為文本形式的明文樂譜，適合盲人閱讀學習的六位點陣圖盲文樂譜更少。開發(fā)出一種能夠識別紙質(zhì)簡譜并且將其翻譯為盲文樂譜的系統(tǒng)具有一定的現(xiàn)實意義。
　　本文在廣泛調(diào)研國內(nèi)外學者對樂譜符號識別處理的基本方法后，對整個系統(tǒng)的總體方案進行了設(shè)計，其中包括:簡譜圖像預處理模塊、

2、簡譜符號分割模塊、基于分類器的符號識別模塊、按樂理符號重組模塊、盲文翻譯模塊以及串口通信模塊。其中簡譜圖像預處理模塊包括簡譜圖像的灰度變換、自適應二值化、基于小節(jié)線位置的特征提取。在本系統(tǒng)中設(shè)計采用垂直分割法和連通域標簽類分割法相結(jié)合的形式對簡譜符號進行分割，采用支持向量機分類器識別算法來對簡譜符號進行識別，根據(jù)樂理知識對單個的簡譜符號進行語義重組，最后根據(jù)盲文樂譜的寫譜規(guī)則將識別組合好的明文簡譜轉(zhuǎn)換為盲人可以閱讀學習的樂譜。在DSP硬

3、件平臺設(shè)計過程中，首先采用MATLAB已經(jīng)仿真實現(xiàn)的算法模型進行C語言的實現(xiàn)，實現(xiàn)整個簡譜圖像識別以及盲譜翻譯的過程，最后通過DSP的串口和上位機PC進行通信，將DSP最后處理的結(jié)果返回保存到PC上，完成一個完整的識別翻譯系統(tǒng)。
　　本次設(shè)計的軟件平臺使用Matlab2012、Microsoft Visual Studio2010、CCS3.3和超級終端串口調(diào)試軟件，硬件部分以O(shè)MAPL138為平臺，核心處理器是TMS320C67

4、4x DSP。其中仿真實現(xiàn)主要采用Matlab2012、Microsoft VisualStudio2010平臺，硬件調(diào)試使用的是CCS3.3和串口調(diào)試工具。
　　本文通過對掃描得到的真彩色簡譜圖像進行測試，通過實驗表明，本文設(shè)計的簡譜符號識別系統(tǒng)對于常見的簡譜符號正確檢測率非常高，具有一定實用性和較強的魯棒性。并且對于極少數(shù)檢測有誤的符號可以進行提示，輔助使用者進行修改完善。在DSP評估板上實現(xiàn)了快速簡譜識別以及盲文樂譜翻譯轉(zhuǎn)換