論文の概要: Optical Music Recognition: State of the Art and Major Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07885v2
• Date: Mon, 22 Jun 2020 16:33:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 12:46:32.006326
• Title: Optical Music Recognition: State of the Art and Major Challenges
• Title（参考訳）: 光音楽認識の現状と課題
• Authors: Elona Shatri and Gy\"orgy Fazekas
• Abstract要約: 光音楽認識(OMR)は、楽譜を機械可読形式に変換することを目的としている。 書き起こされたコピーは、ミュージシャンが楽譜の写真を撮って作曲、演奏、編集を行えるようにする。 近年,従来のコンピュータビジョン技術から深層学習手法への移行が進んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical Music Recognition (OMR) is concerned with transcribing sheet music into a machine-readable format. The transcribed copy should allow musicians to compose, play and edit music by taking a picture of a music sheet. Complete transcription of sheet music would also enable more efficient archival. OMR facilitates examining sheet music statistically or searching for patterns of notations, thus helping use cases in digital musicology too. Recently, there has been a shift in OMR from using conventional computer vision techniques towards a deep learning approach. In this paper, we review relevant works in OMR, including fundamental methods and significant outcomes, and highlight different stages of the OMR pipeline. These stages often lack standard input and output representation and standardised evaluation. Therefore, comparing different approaches and evaluating the impact of different processing methods can become rather complex. This paper provides recommendations for future work, addressing some of the highlighted issues and represents a position in furthering this important field of research.
• Abstract（参考訳）: 光音楽認識(omr)は、楽譜を機械可読形式に転写することに関わる。 書き起こされたコピーは、ミュージシャンが楽譜の写真を撮って音楽の作曲、演奏、編集を行うことができる。 楽譜の完全な転写は、より効率的なアーカイブを可能にする。 omrは、楽譜を統計的に調べたり、表記のパターンを探したりすることで、デジタル音楽学のユースケースにも役立ちます。 近年,従来のコンピュータビジョン技術から深層学習手法への移行が進んでいる。 本稿では,OMRの基本的手法や重要な成果を含むOMRの関連研究を概観し,OMRパイプラインの異なる段階に注目した。 これらの段階は、しばしば標準の入力と出力の表現と標準化された評価を欠いている。 したがって、異なるアプローチを比較して異なる処理方法の影響を評価することは、かなり複雑になる。 本稿では,今後の課題のいくつかに対処し,この重要な研究分野を強化する立場を示す。

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