5 principais estratégias de otimização
Com base na arquitetura técnica existente do ScoreFlow, as seguintes dimensões são propostas para melhorar o reconhecimento:
- Qualidade de entrada::
- Partitura usando fundo branco + notas pretas (contraste > 70%)
- Mantenha o celular paralelo à partitura ao fotografar, recomenda-se uma distância de 30 a 50 cm.
- Melhoria da precisão do reconhecimento em um ambiente de iluminação uniforme 40%
- Otimização de parâmetros::
- A saída MusicXML é preferível para partituras complexas (retém mais dados)
- Ative a opção "Advanced Symbol Recognition" (Reconhecimento avançado de símbolos) em Settings (Configurações)
- Alterações subsequentes::
- Calibração manual com o Muscore Free Edition
- Criar regras de substituição personalizadas para símbolos específicos (por exemplo, tripletos) que apresentam erros recorrentes
Feedback do desenvolvedor: a próxima versão v1.2 incluirá uma visualização em tempo real das correções, permitindo que os usuários marquem áreas problemáticas para reidentificação durante o processo de conversão.
Essa resposta foi extraída do artigoScoreFlow: ferramenta de aprendizado de música para converter partituras em MIDI e MusicXMLO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aumentar a precisão do reconhecimento de partituras com IA?
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