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Preprocessing di partiture musicali finalizzato al riconoscimento automatico: metodi e prototipi software

Informazioni tesi

  Autore: Andrea Bandera
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1997-98
  Università: Università degli Studi di Milano
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Scienze dell'Informazione
  Relatore: Goffredo Haus
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 161

Questa tesi tratta la progettazione e la realizzazione di un’applicazione che elabora immagini ottenute dalla scansione di fogli di partitura. Il programma punta al miglioramento della qualità dell’immagine affinché una successiva acquisizione dell’informazione musicale contenuta risulti più agevole.
Il riconoscimento automatico di partiture consente di tradurre l’informazione musicale in forma elettronica, permettendone quindi l’elaborazione col calcolatore. I vantaggi che ne scaturiscono sono molteplici einteressano tutti i settori legati all’informatica musicale. Una partitura acquisita può essere rielaborata dal punto di vista grafico, riprodotta a livello audio,analizzata per tentare di evidenziarne le strutture o archiviata in un database. La scarsa efficacia dei programmi di riconoscimento esistenti, congiunta ad una grande mole di partiture da esaminare, ha, però, creato la necessità di uno strumento che supplisse in qualche modo alle mancanze dei sistemi OMR (Optical Music Recognition) e ne rendesse il compito più semplice.
Le poche applicazioni in commercio, infatti, non hanno ancora raggiunto una maturità tale da permetterne un uso sistematico per l’acquisizione: deficitano sia in capacità riconoscitive (numero di simboli che sono in grado di individuare) che in efficacia (numero di simboli riconosciuti correttamente).

Nel capitolo 1 verrà introdotto il riconoscimento automatico di partiture, lo si confronterà con i sistemi OCR e se ne analizzeranno le caratteristiche ed i problemi. Vi sarà un’ampia panoramica sullo stato dell’arte dei sistemi OMR e si cercherà di fornire dei criteri per una loro valutazione. Analizzando i problemi ancora aperti si motiveranno le decisioni che hanno spinto alla realizzazione di questa applicazione.
Nel capitolo 2 verranno introdotte le basi di elaborazione delle immagini utilizzate nella progettazione e realizzazione del programma.
Nel capitolo 3 verranno analizzati i problemi a cui si è cercato di dare una soluzione e quali strade si è deciso di seguire per farlo. Ci si soffermerà sui pro ed i contro di ogni scelta sia teorica che implementativa, dando una valutazione finale su ciò che si è effettivamente realizzato.
Il capitolo 4 sarà dedicato alle istruzioni per un corretto uso dell’applicativo, mentre il capitolo 5 fornirà i risultati di alcuni test a cui esso è stato sottoposto.
Il capitolo 6 terminerà il lavoro con considerazioni conclusive e possibili sviluppi futuri.

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4 Introduzione Questa tesi tratta la progettazione e la realizzazione di un’applicazione che elabora immagini ottenute dalla scansione di fogli di partitura. Il programma punta al miglioramento della qualità dell’immagine affinché una successiva acquisizione dell’informazione musicale contenuta risulti più agevole. Il riconoscimento automatico di partiture consente di tradurre l’informazione musicale in forma elettronica, permettendone quindi l’elaborazione col calcolatore. I vantaggi che ne scaturiscono sono molteplici e interessano tutti i settori legati all’informatica musicale. Una partitura acquisita può essere rielaborata dal punto di vista grafico, riprodotta a livello audio, analizzata per tentare di evidenziarne le strutture o archiviata in un database. La scarsa efficacia dei programmi di riconoscimento esistenti, congiunta ad una grande mole di partiture da esaminare, ha, però, creato la necessità di uno strumento che supplisse in qualche modo alle mancanze dei sistemi OMR (Optical Music Recognition) e ne rendesse il compito più semplice. Le poche applicazioni in commercio, infatti, non hanno ancora raggiunto una maturità tale da permetterne un uso sistematico per l’acquisizione: deficitano sia in capacità riconoscitive (numero di simboli che sono in grado di individuare) che in efficacia (numero di simboli riconosciuti correttamente). Soprattutto il secondo aspetto aumenta notevolmente il tempo necessario per portare a termine correttamente l’operazione, in quanto costringe l’utente a

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Parole chiave

image recognition
informatica musicale
notazione musicale
omr
optical music recognition
partiture musicali

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