Recognition of Guqin Music Notation of Jianzi Pu by Deep Learning Methods
デジタルデータあり（科学技術振興機構）
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書誌情報
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- 資料種別
- 記事
- 著者標目
- 出版年月日等
- 2025
- 出版年（W3CDTF）
- 2025
- タイトル（掲載誌）
- ジェイアールエヌエイエル
- 巻号年月日等（掲載誌）
- 11 1
- 掲載巻
- 11
- 掲載号
- 1
- 掲載ページ
- 83-88
- 掲載年月日（W3CDTF）
- 2025
- ISSN（掲載誌）
- 24059021
- 出版事項（掲載誌）
- ALife Robotics Corporation Ltd.
- 本文の言語コード
- en
- 対象利用者
- 一般
- DOI
- 10.57417/jrnal.11.1_83
- 連携機関・データベース
- 国立情報学研究所 : CiNii Research
- 提供元機関・データベース
- Japan Link Center
- 要約等
- The music notation of Guqin (“古琴”, Chinese seven-string zither) named “Jianzi Pu (減字譜, simplified music notation of Guqin)” was invented at the Middle of A.D. 700, and Guqin music remained more than 600, however, only about 100 of them are played in nowadays. The reason is that the handwritten “Jianzi Pu” is hard to be understood even for experts or professional Guqin players. In this study, we applied deep learning methods such as VGG16 and YOLOv5 to the recognition of a Guqin notation “Sen-O-So” (仙翁操, Melody of the Immortal Elder). Firstly, we created a dataset including 55 kinds of single characters of Sen-O-So in 4,951 images from 23 versions found on the Internet and obtained by data augmentation, i.e., image processing such as rotation, enlargement (zoom-in), reduce (zoom-out), various filtering, etc. Secondly, we compared the recognition rates of VGG16 and YOLOv5 in the experiment. The average accuracies of 55 classes images by VGG16 and YOLOv5 were 87.50% and 88.47% respectively for the test data. Additionally, we created a dataset of Sen-O-So video clips to match the recognition results of single characters by YOLOv5 and realized an online ancient music restoration system development.
- DOI
- 10.57417/jrnal.11.1_83
- オンライン閲覧公開範囲
- インターネット公開
- 連携機関・データベース
- 科学技術振興機構 : J-STAGE