論文の概要: Listen to Your Favorite Melodies with img2Mxml, Producing MusicXML from Sheet Music Image by Measure-based Multimodal Deep Learning-driven Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12037v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 03:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-27 10:04:39.676223
• Title: Listen to Your Favorite Melodies with img2Mxml, Producing MusicXML from Sheet Music Image by Measure-based Multimodal Deep Learning-driven Assembly
• Title（参考訳）: img2mxmlで好きなメロディーを聴き、測定値に基づくマルチモーダルディープラーニング駆動アセンブリによる楽譜画像からmusicxmlを生成する
• Authors: Tomoyuki Shishido, Fehmiju Fati, Daisuke Tokushige, and Yasuhiro Ono
• Abstract要約: 深層学習が光音楽認識(OMR)に応用された。 本稿では,MMdA(Measure-based Multimodal Deep Learning (DL)-driven Assembly)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has recently been applied to optical music recognition (OMR). However, currently OMR processing from various sheet music images still lacks precision to be widely applicable. Here, we present an MMdA (Measure-based Multimodal deep learning (DL)-driven Assembly) method allowing for end-to-end OMR processing from various images including inclined photo images. Using this method, measures are extracted by a deep learning model, aligned, and resized to be used for inference of given musical symbol components by using multiple deep learning models in sequence or in parallel. Use of each standardized measure enables efficient training of the models and accurate adjustment of five staff lines in each measure. Multiple musical symbol component category models with a small number of feature types can represent a diverse set of notes and other musical symbols including chords. This MMdA method provides a solution to end-to-end OMR processing with precision.
• Abstract（参考訳）: 近年,光学音楽認識(OMR)に深層学習が応用されている。 しかし、現在様々な楽譜画像からのomr処理は、広く適用できる精度に欠けている。 本稿では,MMdA(Measure-based Multimodal Deep Learning (DL)-driven Assembly)法を提案する。 この方法を用いて、複数の深層学習モデルを用いて、深層学習モデルにより測定を抽出し、アライメントし、複数の深層学習モデルを用いて、与えられた音楽記号成分の推測に使用されるように再サイズする。 各標準尺度の使用により、モデルの効率的なトレーニングと、各尺度における5つのスタッフラインの正確な調整が可能になる。 少数の特徴型を持つ複数の記号成分カテゴリーモデルは、コードを含む様々な音符やその他の記号の集合を表現することができる。 このMMdA法は、エンドツーエンドのOMR処理を精度良く解決する。

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