Optische Erkennung von Musiknoten

Art der Arbeit: Bachelorarbeit

 

Fachlicher Hintergrund:

Smartphones verf√ľgen √ľber leistungsf√§hige Kameras mit hoher Aufl√∂sung. Diese sind geeignet, Noten (Notenbl√§tter oder auch ganze Partituren) zu erfassen. Ebenso k√∂nnen Smartphones T√∂ne ausgeben - z.B. verschiedene Musikinstrumente.

Aufgabenbeschreibung:

Es soll eine Anwendung entwickelt werden, mit deren Hilfe das Smartphone die auf einem Notenblatt in gedruckter Form dargestellten Töne akustisch wiedergegeben werden.

M√∂gliche Arbeitsschritte:

  • Festlegen von G√ľtekriterien
  • Sammeln von Notenmaterial (auch handschriftlich)
  • Einarbeitung in Programmierung von Smartphone-Anwendungen (z.B. iOS, Android, Java, Swift usw.)
  • Einarbeitung in Computer-Vision und passende Frameworks (z.B. OpenCV)
  • Konzeption der Anwendung
  • Implementierung und Test

Die genaue Festlegung des Themas erfolgt in Abstimmung mit den Betreuern unter Ber√ľcksichtigung eventuell schon an andere Studenten vergebener Themengebiete. Eine gemeinsame Bearbeitung verschiedener Teilthemen durch mehrere Studenten ist unter Umst√§nden m√∂glich. 

Literatur und Ressourcen:

  • BRADSKI, Gary; KAEHLER, Adrian. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. " O'Reilly Media, Inc.", 2008.
  • BAGGIO, Daniel L√©lis. Mastering OpenCV with practical computer vision projects. Packt Publishing Ltd, 2012.
  • BAINBRIDGE, David; BELL, Tim. The challenge of optical music recognition. Computers and the Humanities, 2001, 35. Jg., Nr. 2, S. 95-121.
  • REBELO, Ana; CAPELA, G.; CARDOSO, Jaime S. Optical recognition of music symbols. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR), 2010, 13. Jg., Nr. 1, S. 19-31.

Betreuer: Dr. Thomas Mundt (thm@informatik.uni-rostock.de)

Voraussetzungen: Keine besonderen, aber einfache Programmierkenntnisse in einer h√∂heren Programmiersprache sind von Vorteil.