An Approach to Guqin Music Recognition and Composition by Machine Learning

机器学习的古琴音乐识别与作曲方法

• 批准号: 22H03709
• 负责人: 呉本 尭
• 金额: $ 9.98万
• 依托单位: Nippon Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03709/
• 关键词: 機械学習; 深層学習; 古琴; 減字譜; AI打譜; 仙翁操; YOLOv5; VGG16; 人工知能; 打譜

本研究の目的は「古琴（七絃琴）の琴譜である減字譜をディープラーニング技術によって、自動的に識別し、その琴曲を復元する（AI打譜）」ことの実現である。本年度（初年度）において、実施した研究内容および成果は以下通りにある。１．古琴譜の収集：「琴曲集成全30冊」（2012年中華書局出版）を入手した。２．減字譜データベースの作成：平易な古琴曲である「仙翁操」の減字譜データベースを作成した。３．AIモデルによる減字譜の識別：深層学習モデルであるVGG16およびYOLOv5を用いて、「仙翁操」における５５種単字減字譜識別を行い、それぞれの識別率は87.50%と88.47%であったことを明らかにした。４．減字譜から琴曲の復元：「仙翁操」の単字の演奏ビデオデータを作成し、減字譜画像から直接音声を出力するシステムをYOLOv5によって開発した。

这项研究的目的是意识到，Koto的Koto（七颗星koto）是Koto，可以通过深度学习技术自动识别并恢复Koto Song（AI Drain）。今年（第一年）进行的研究内容和结果如下。 1。古老的Koto分数集合：“ Kotomaku聚会30本书”（2012年中国神社出版）。 2。创建角色减少数据库：创建一首普通的老式歌曲“ Seno”。 3。通过AI模型识别字符的识别：使用VGG16和Yolov5（一种深度学习模型）在“ Seno”中执行55个特异性的单个字符，每个识别率为87.50％和88.47％。 4。从角色减少的koto恢复：创建了“ seno”的单个字符性能视频数据，并开发了一个直接从得分图像中输出音频的系统。

项目成果

深層学習を用いた古琴譜の識別

使用深度学习进行古琴音乐识别

• 发表时间: 2022
• 作者: 楊 博文;佐藤 真琴;呉本 舜;小柴 満美子;間普 真吾;稗田 浩雄;呉本 尭
• 通讯作者: 呉本 尭

Recognition of Guqin Notation using Deep Learning

使用深度学习识别古琴谱

• 发表时间: 2022
• 作者: Bowen Yang;Makoto Sato;Shun Kuremoto;Mamiko Koshiba;Shingo Mabu;Hiroo Hieda;Takashi Kuremoto
• 通讯作者: Takashi Kuremoto