Classification of optical music symbols based on combined neural network

机译：基于组合神经网络的光学音乐符号分类

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In this paper, a new method for music symbol classification named Combined Neural Network (CNN) is proposed. Tests are conducted on more than 9000 music symbols from both real and scanned music sheets, which show that the proposed technique offers superior classification capability. At the same time, the performance of the new network is compared with the single Neural Network (NN) classifier using the same music scores. The average classification accuracy increased more than ten percent, reaching 98.82%.

机译：本文提出了一种新的音乐符号分类方法-组合神经网络（CNN）。对来自真实和扫描乐谱的9000多个音乐符号进行了测试，表明所提出的技术具有出色的分类能力。同时，使用相同的乐谱将新网络的性能与单个神经网络（NN）分类器进行比较。平均分类准确率提高了百分之十以上，达到98.82％。

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来源
《2014 International Conference on Mechatronics and Control》|2014年|419-423|共5页
会议地点 Jinzhou(CN)
作者
Cuihong Wen; Rebelo Ana; Jing Zhang; Cardoso Jaime;
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作者单位

Coll. of Electr. Inf. Eng., Hunan Univ., Changsha, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
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