随着计算机技术地快速发展,人们越来越关注于现代信息技术在教育教学中的应用,大量的教学软件已逐步渗入到各个学科的教学中。然而,由于传统软件的低速输入与计算机高速处理之间的矛盾为教学带来了不便,这就迫切地需要把传统的以键盘为主的输入转化为符合人们日常行为习惯的手写输入,以提高课堂教学效率。本文的研究主要基于“纸笔”的隐喻,以用户为中心的自然交互方式为设计思想对音乐教学中的手写音符进行联机识别研究,以便为音乐教育提供自然高效的教学环境。本论文中主要讨论研究了下面几个问题：(1)根据所设计的音符笔划的几何特征,选出了适合于本笔划集的8个几何特征和1个八方向链码特征。通过对所收集样本的特征数据集进行分析,为几何特征选择了合适的阂值；同时,也对笔划的八方向链码特征进行了去重的处理,并选出比较合适的临界角。这些操作为后续的识别研究做了充分的准备。(2)以多分类器融合的思想对识别器进行设计,提出了一种几何特征和八方向链码特征相结合的单笔划分类方法。首先,以直线率特征对笔划进行快速地粗分类；再用其它几何特征与八方向链码对各类内部进行细分类,其中结合了串匹配中的最小编辑距离思想与动态规划算法的设计技术。最后通过实验的验证,单笔划识别率达到98.09%,比专门用于单笔划识别的Rubine算法识别率有所提高。(3)与手写汉字不同,一个手写音符的完成可能建立在另一个音符之上。根据音符的这一特性,提出了笔划逐步结合的方法。通过原输入音符与当前笔划的语义规则和位置关系来判断两者能否进行组合。这一方法的运用在一定程度上解决了笔划间的相似性及音符的笔顺问题。总之,本论文研究的手写音符比较符合人们的手写谱习惯,给用户提供了比较自由高效的书写空间。为以后算法的延伸和完善打下了良好的基础。