ScoreFlow核心技术架构包含三个阶段：在预处理阶段，应用自适应二值化算法处理不同光照条件下的乐谱图像；在符号识别阶段，采用改进的YOLOv5模型定位音乐符号，结合CRNN网络分析时序关系；在编码输出阶段，基于音乐文法规则生成标准格式文件。整个流程运用知识蒸馏技术，将大型模型的识别能力迁移到移动端。
技术创新点体现在三个维度：首先，开发的复合符号分割算法可准确分离重叠音符；其次，时序分析模块能智能纠正扫描图像可能存在的扭曲变形；最后，上下文感知编码器可自动补充演奏记号等隐性信息。测试数据显示，该系统在ISMIR标准测试集上的综合准确率达到96.7%，超过同类产品10个百分点。
团队持续优化模型性能，每月迭代更新一次识别引擎。开源策略方面，已在GitHub发布PianoSync核心模块代码，吸引全球超过200位开发者参与社区贡献。
本答案来源于文章《ScoreFlow：将乐谱转换为MIDI和MusicXML的音乐学习工具》
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