論文の概要: Optical Music Recognition of Jazz Lead Sheets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05329v1
- Date: Sun, 31 Aug 2025 14:38:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.430282
- Title: Optical Music Recognition of Jazz Lead Sheets
- Title（参考訳）: ジャズリードシートの光音楽認識
- Authors: Juan Carlos Martinez-Sevilla, Francesco Foscarin, Patricia Garcia-Iasci, David Rizo, Jorge Calvo-Zaragoza, Gerhard Widmer,
- Abstract要約: 163個の独特なピースからなる293個の手書きジャズリードシートからなる新しいデータセットを提案する。
また、地上の真実から生成された合成スコア画像も提供します。
我々は,我々のデータの種類に関連する特定のトークン選択と,合成スコアと事前学習モデルを使用することの利点について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.898227547349622
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we address the challenge of Optical Music Recognition (OMR) for handwritten jazz lead sheets, a widely used musical score type that encodes melody and chords. The task is challenging due to the presence of chords, a score component not handled by existing OMR systems, and the high variability and quality issues associated with handwritten images. Our contribution is two-fold. We present a novel dataset consisting of 293 handwritten jazz lead sheets of 163 unique pieces, amounting to 2021 total staves aligned with Humdrum **kern and MusicXML ground truth scores. We also supply synthetic score images generated from the ground truth. The second contribution is the development of an OMR model for jazz lead sheets. We discuss specific tokenisation choices related to our kind of data, and the advantages of using synthetic scores and pretrained models. We publicly release all code, data, and models.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,メロディや和音を符号化する楽譜形式である手書きジャズリードシートにおける光学音楽認識(OMR)の課題に対処する。
この課題は、コードの存在、既存のOMRシステムで処理されていないスコアコンポーネント、手書き画像に関連する高い可変性と品質の問題による。
私たちの貢献は2倍です。
我々は,Humdrum **kern と MusicXML の基底真理スコアに一致した2021個のステーブを含む,163個の独特なピースからなる293個の手書きジャズリードシートからなる新しいデータセットを提案する。
また、地上の真実から生成された合成スコア画像も提供します。
2つ目の貢献は、ジャズリードシートのためのOMRモデルの開発である。
我々は,我々のデータの種類に関連する特定のトークン選択と,合成スコアと事前学習モデルを使用することの利点について論じる。
すべてのコード、データ、モデルを公開しています。
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