[发明专利]一种基于深度学习的和弦排列检测方法

摘要

本发明公开的一种基于深度学习的和弦排列检测方法，涉及和弦检测技术领域。所述和弦排列检测方法，通过应用深度学习的算法，对声部和弦音进行特征提取，使用主成分分析法对其维度信息进一步压缩，通过SVM分类器对和弦是否出现错误以及错误类型判断和分类，并利用目标检测算法对密度排列错误弦音中的音符进行定位，之后通过相邻声部的预测边框，度量其像素距离并换算为音程度数，最后基于和弦的排列法则，判定错误信息，并对出现错误的音符进行标注。本发明公开的一种基于深度学习的和弦排列检测方法，通过学生自主检查的方式，减轻了教师对检查学生作业的工作量，同时还达到了增强学习效率的目的。

主权项

1.一种基于深度学习的和弦排列检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：使用卷积神经网络对和弦音进行特征提取，使用主成分分析法对神经元网络提取的特征维度信息进行进一步压缩，通过SVM对压缩后的和弦音特征进行分类，以此对和弦是否出现错误以及错误类型进行分类和判定；步骤二：对密度排列错误的和弦上方三个声部进行预测边框的定位，对音符的位置进行准确定位；步骤三：度量和弦上方三个声部之间的音程度数；步骤四：基于和弦的排列法及上方三个声部中相邻声部的音程度数，对已书写和弦的排列法进行检测判定；步骤五：对检测出排列法有误和弦进行标注，并给出文字说明。