基于數(shù)字音樂課堂教學的手寫音符識別研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)地快速發(fā)展，人們越來越關注于現(xiàn)代信息技術(shù)在教育教學中的應用，大量的教學軟件已逐步滲入到各個學科的教學中。然而，由于傳統(tǒng)軟件的低速輸入與計算機高速處理之間的矛盾為教學帶來了不便，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袨榱晳T的手寫輸入，以提高課堂教學效率。
　　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計思想對音樂教學中的手寫音符進行聯(lián)機識別研究，以便為音樂教育提供自然高效的教學

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備。
　　(2)以多分類器融合的思想對識別器進行設計，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)部進行細分類，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)劃算法的設計技術(shù)。最后通過實驗的驗證，單筆劃識別率達到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前筆劃的語義規(guī)則和位置關系來判斷兩者能否