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本发明公开了基于深度学习的多声部乐谱识别方法，本发明针对印刷体多声部乐谱提出一个基于深度学习的乐谱识别模型，基于卷积神经网络、数据增强、迁移学习的端到端乐谱音符识别方法旨在解决多声部乐谱音符识别过程中存在精度低，音符遗漏等问题。该模型采用多任务学习，可同时学习音高、时值的分类任务和音符坐标的回归任务。在模型在训练上，使用了神经网络中的微调技术，目的是为了更好地检测到乐谱中的和弦音符，实验结果表明，该模型能精确地识别多声部乐谱中的音符，在和弦音符的识别上也表现出了良好的性能。
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