(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111612824.0 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 安徽多效信息科技有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区创新大 道2800号创新产业园二期J2区C座21 层2112室 (72)发明人 高翔　李刚　汪涛　张伟　 (74)专利代理 机构 六安华晟智恒知识产权代理 事务所(普通 合伙) 34193 代理人 王媛媛 (51)Int.Cl. G10G 1/02(2006.01) G10G 7/00(2006.01) H04N 5/225(2006.01) H04W 4/80(2018.01)G09B 15/00(2006.01) G09B 5/02(2006.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/70(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的钢琴曲谱的识别方法 (57)摘要 本发明中公开了一种基于深度学习的钢琴 曲谱的识别方法， 涉及教育技术领域； 具体包括 一种识别装置， 该识别装置包括设备支架、 固定 座组件、 设备主体组件和显示组件， 所述固定座 组件安装于设备支架的底部两侧， 所述设备主体 组件的底部固定安装有活动座， 且活动座的底部 两侧均固定安装有锁合件， 锁 合件与设备支架相 适配， 所述 设备主体组件的内部设置有磁吸连接 的处理器。 本发 明中通过激光投影仪构成的显示 组件在钢琴琴键上投屏显示出弹奏影像， 在练习 钢琴曲时， 钢琴的琴键上依次显示曲谱中的弹奏 时手指的敲击顺序和敲击位置， 练习者经过多次 观察和实践后形成记忆， 加深对钢琴曲谱弹奏的 理解。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 114120941 A 2022.03.01 CN 114120941 A 1.一种基于深度学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 第一步， 钢琴曲谱识别需要用到一种识别装置， 该识别装置包括设备支架、 固定座组 件、 设备主体组件和显示组件， 所述固定座组件安装于 设备支架的底部两侧， 所述设备主体 组件的底部固定安装有活动座， 且活动座的底部两侧均固定安装有锁合件， 锁合件与设备 支架相适配， 所述设备主体组件的内部设置有磁吸连接的处理器， 且处理器与显示组件电 性连接， 所述显示组件与设备主体组件之间设置有调节机构， 所述设备主体组件的两侧设 置有曲谱固定机构， 且曲谱固定机构具有伸缩功能， 所述显示组件由激光投影仪和摄像机 构成， 所述设备主体组件的侧面 安装有托架； 第二步， 将识别装置通过底部的两个固定座组件固定于钢琴壳的上端， 将设备主体组 件通过活动座和锁合件推入设备支架中， 且依靠调节机构调整显示组件的高度和倾斜角 度； 第三步， 将钢琴曲谱相对应的视频存储至处理器中， 将纸质曲谱通过曲谱固定机构和 托架展开在钢琴前端， 同时， 通过激光投影仪构成的显示组件在钢琴琴键上投屏显示出弹 奏影像； 第四步， 在练习钢琴曲时， 钢琴的琴键上依次显示曲谱中的弹奏时手指的敲击顺序和 敲击位置， 练习者经 过多次观察和实 践后形成记 忆； 第五步， 钢琴谱练习过程中， 摄像机拍摄练习影像， 与载入的视频进行比对， 对于练习 中敲击顺序和敲击位置不准确的影像进行标记， 通过显示组件将弹奏错误的位置进行标 记， 为练习者 提供对比， 加深对钢琴曲谱的印象。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 设备支架包括底板， 且底板的顶部两侧分别安装有L型结构的连接支架， 连接支架的顶部设 置有安装槽， 两个连接支 架的侧面设置U型 结构的嵌装槽和C型 结构的卡接 槽。 3.根据权利要求2所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 固定座组件包括座体、 固定手柄和连接管， 且连接管安装于设备支架的底部， 座体的底部熔 接有硅胶吸盘， 且硅胶吸盘的内部连接有提升杆， 固定手柄铰接于安装槽的内部， 且固定手 柄的侧面与提升杆的顶部滑动连接 。 4.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 调节机构包括套管和调节杆， 且调节杆 的顶部与显示组件之间设置有阻尼铰链， 调节杆 的 底端插接 于套管的内部 。 5.根据权利要求4所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 调节杆由波纹定型 管构成， 且套管的外侧固定安装有环形 结构的弹性扣。 6.根据权利要求5所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 设备主体组件的顶部设置有方形结构的保护腔， 且保护腔的内部空间与显示组件的外部尺 寸相适配。 7.根据权利要求1所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 曲谱固定机构包括阻尼座、 伸缩杆和琴谱夹组件， 所述伸缩杆活动安装于阻尼座和琴谱夹 组件之间。 8.根据权利要求7所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特征在于， 所述 琴谱夹组件包括磁板， 且磁板的侧 面与伸缩杆之间安装有球铰链， 磁板的另一侧铰接有夹权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114120941 A 2板， 且夹板与磁板之间设置有梯形槽 。 9.根据权利要求1 ‑8任意一项所述的一种基于深度学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特 征在于， 所述设备主体组件的内部嵌装有蓄电池和充电接口， 且蓄电池与 处理器和显示组 件电性连接 。 10.根据权利要求1 ‑8任意一项所述的一种基于深度 学习的钢琴曲谱的识别方法， 其特 征在于， 所述处 理器的内部设置有蓝牙模块和无线网络模块。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114120941 A 3