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本发明公开了一种基于MobileNetV3的五线谱识别与简谱转换的方法及系统，方法按如下步骤：步骤一：获取五线谱图片；步骤二：选定识别区域，并进行倾斜校正，将图片以五线谱的行为单位划分，形成样本集；步骤三：对预备的五线谱数据集，进行数据增强，得到扩充后的数据集，在MobileNetV3的基础上进行训练迭代，获得五线谱识别模型；步骤四：统计所有步骤二中输入样本集，输入至步骤三所得到的模型中进行检测识别，将识别出的信息以MusicXML文件形式保存；步骤五：对步骤四的识别结果进行预览核对，给出能供修改的候选项，更改识别的错误信息，将错误内容反馈给五线谱识别模型进行再训练；步骤六：根据数据处理结果以及选择的简谱调式，完成文本整合，得到简谱转换结果。

本发明提出了一种基于生成式人工智能的试卷自动评阅方法及系统，涉及人工智能和教育评估技术领域，包括：获取纸质答题试卷的图像，对处理后的图像进行内容识别，得到作答图像的内容；通过生成式人工智能大模型对作答图像的内容进行异常检测并校正；对校正后的作答图像的内容进行特征提取；利用生成式人工智能大模型从校正后的作答图像的内容中提取关键信息并嵌入，形成新的作答图像内容的特征向量；计算余弦相似度得分和生成式人工智能大模型预测评分；存在严重差距时，引入协同主动学习机制，评估考生答案置信度；当置信度高于给定阈值时，输出预测得分。本发明利用生成式人工智能大模型技术全周期应用于评阅流程，实现试卷自动评阅。