基于數(shù)字音樂課堂教學(xué)的手寫音符識別研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)地快速發(fā)展，人們越來越關(guān)注于現(xiàn)代信息技術(shù)在教育教學(xué)中的應(yīng)用，大量的教學(xué)軟件已逐步滲入到各個學(xué)科的教學(xué)中。然而，由于傳統(tǒng)軟件的低速輸入與計算機(jī)高速處理之間的矛盾為教學(xué)帶來了不便，這就迫切地需要把傳統(tǒng)的以鍵盤為主的輸入轉(zhuǎn)化為符合人們?nèi)粘Ｐ袨榱?xí)慣的手寫輸入，以提高課堂教學(xué)效率。
　　本文的研究主要基于“紙筆”的隱喻，以用戶為中心的自然交互方式為設(shè)計思想對音樂教學(xué)中的手寫音符進(jìn)行聯(lián)機(jī)識別研究，以便為音樂教育提供自然高效的教學(xué)

2、環(huán)境。本論文中主要討論研究了下面幾個問題:
　　(1)根據(jù)所設(shè)計的音符筆劃的幾何特征，選出了適合于本筆劃集的8個幾何特征和1個八方向鏈碼特征。通過對所收集樣本的特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，為幾何特征選擇了合適的閾值;同時，也對筆劃的八方向鏈碼特征進(jìn)行了去重的處理，并選出比較合適的臨界角。這些操作為后續(xù)的識別研究做了充分的準(zhǔn)備。
　　(2)以多分類器融合的思想對識別器進(jìn)行設(shè)計，提出了一種幾何特征和八方向鏈碼特征相結(jié)合的單筆劃分類方法。

3、首先，以直線率特征對筆劃進(jìn)行快速地粗分類;再用其它幾何特征與八方向鏈碼對各類內(nèi)部進(jìn)行細(xì)分類，其中結(jié)合了串匹配中的最小編輯距離思想與動態(tài)規(guī)劃算法的設(shè)計技術(shù)。最后通過實驗的驗證，單筆劃識別率達(dá)到98.09％，比專門用于單筆劃識別的Rubine算法識別率有所提高。
　　(3)與手寫漢字不同，一個手寫音符的完成可能建立在另一個音符之上。根據(jù)音符的這一特性，提出了筆劃逐步結(jié)合的方法。通過原輸入音符與當(dāng)前筆劃的語義規(guī)則和位置關(guān)系來判斷兩者能否