【摘 要】
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随着物质生活水平的提高，人们越来越重视精神生活的需要，选择音乐教育的人也越来越多。钢琴教育作为音乐教育中最为成熟的方向之一，吸引了众多学员。钢琴自动转录(Automatic Music Transcription，AMT)可以对钢琴演奏内容进行符号化输出，检测当前演奏的音符，输出音调、起始时刻、终止时刻，帮助演奏者记录演奏内容，提高演奏能力。
本文研究并实现了钢琴的自动转录系统，输入钢琴演奏音频或视频，基于图像或声音检测各个音符的演奏信息，包括音调、起始时间、结束时间。本文的主要内容包括以下三个
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随着物质生活水平的提高，人们越来越重视精神生活的需要，选择音乐教育的人也越来越多。钢琴教育作为音乐教育中最为成熟的方向之一，吸引了众多学员。钢琴自动转录(Automatic Music Transcription，AMT)可以对钢琴演奏内容进行符号化输出，检测当前演奏的音符，输出音调、起始时刻、终止时刻，帮助演奏者记录演奏内容，提高演奏能力。
本文研究并实现了钢琴的自动转录系统，输入钢琴演奏音频或视频，基于图像或声音检测各个音符的演奏信息，包括音调、起始时间、结束时间。本文的主要内容包括以下三个方面：(1)针对视听融合转录数据集缺乏的问题创建了PlayDataset，首次提出钢琴演奏的练习模式和表演模式，并考虑了演奏人、演奏难度和光照变化条件，在构建中综合考虑了视频转录和音频转录特点。(2)改进了现有的音频转录系统和视频转录系统。在音频转录系统中提出了能量均衡算法，强化了较弱的音频起始特征，在MAPSENSTDkCl数据集前30s音频评价F1值为88.38%；在视频转录中创新性地提出了双摄像头录制，解决了垂直于摄像头的琴键识别准确率低的问题，在PlayDataset中评价F1值为93.5%；(3)设计并实现了两个音视频融合转录系统：基于音频和视频单模态转录的逻辑融合转录系统，以及基于CNN的网络融合转录系统。两个系统在不同应用场景下各有优势，逻辑融合更适合快速的系统构建，网络融合适合对精确度和鲁棒性要求更高的系统构建。经实验测试逻辑融合在PlayDataset中F1值为94.5%，网络融合F1值为96.8%。
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