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使用人工智慧晶片實作之自動樂譜辨識與打擊樂演奏系統
(2022) 陳建豪; Chen, Jian-Hao
近幾年的神經網路研究，針對高解析度光學影像辨識系統已達到成熟階段，然而龐大的卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)架構往往有著極大的計算成本，如何維持可接受的正確率並降低計算負擔是一個值得研究的方向。因此本論文使用專精電腦視覺任務的人工智慧晶片替換龐大的目標偵測CNN來偵測音符位置，並以自行設計之輕量CNN辨識音階資訊。將複雜的任務分配給兩個輕量CNN來實現一套光學樂譜辨識系統。本論文亦設計控制程式整合光學樂譜辨識與Delta機械手臂控制。透過鏡頭偵測與辨識拍攝到的紙本樂譜，並且以通用非同步收發傳輸器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter, UART)取得辨識結果。接著以辨識結果確定演奏順序後，驅動Delta機械手臂自動演奏鐵琴。最後以紙本樂譜實際測試本論文提出之光學樂譜辨識系統，驗證此系統的辨識正確率。