5 wichtige Optimierungsstrategien
Auf der Grundlage der bestehenden technischen Architektur von ScoreFlow werden die folgenden Dimensionen zur Verbesserung der Erkennung vorgeschlagen:
- Qualität der Eingabe::
- Notenblatt mit weißem Hintergrund + schwarzen Noten (Kontrast > 70%)
- Halten Sie Ihr Mobiltelefon bei der Aufnahme parallel zu den Notenblättern, empfohlen wird ein Abstand von 30-50 cm.
- Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit bei gleichmäßiger Beleuchtung 40%
- Optimierung der Parameter::
- MusicXML-Ausgabe bevorzugt für komplexe Partituren (speichert mehr Daten)
- Aktivieren Sie die Option "Erweiterte Symbolerkennung" in den Einstellungen
- Spätere Änderungen::
- Manuelle Kalibrierung mit Muscore Free Edition
- Erstellen von benutzerdefinierten Ersetzungsregeln für bestimmte Symbole (z. B. Triolen), bei denen immer wieder Fehler auftreten
Feedback der Entwickler: Die kommende Version 1.2 wird eine Echtzeit-Vorschau der Korrekturen enthalten, die es den Nutzern ermöglicht, Problembereiche zu markieren, um sie während des Konvertierungsprozesses erneut zu identifizieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelScoreFlow: Musik-Lernprogramm zum Konvertieren von Partituren in MIDI und MusicXMLDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit der KI-Notenerkennung verbessern?
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