論文の概要: A Dataset for the Recognition of Historical and Handwritten Music Scores in Western Notation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18436v1
- Date: Mon, 18 May 2026 14:07:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.703557
- Title: A Dataset for the Recognition of Historical and Handwritten Music Scores in Western Notation
- Title（参考訳）: 西洋表記における歴史的・手書き楽譜認識のためのデータセット
- Authors: Pau Torras, Jiří Mayer, Carles Badal, Martina Dvořáková, Markéta Herzanová Vlková, Gerard Asbert, Vojtěch Dvořák, Samuel Šomorjai, Jan Hajič, Alicia Fornés,
- Abstract要約: MusiCorpusは、これまでで最大の手書き楽曲のデータセットである。
エンドツーエンドおよびオブジェクト検出に基づく光音楽認識システムの訓練と評価に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3800349692393814
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A large amount of musical heritage has been digitised by memory institutions: libraries, museums, and archives. Nevertheless, the field of Optical Music Recognition (OMR) has struggled with making this music machine-readable, despite advances in deep learning, mostly because no datasets for training systems in realistic conditions were available. The MusiCorpus dataset aims to remedy this situation by providing 1,309 pages of historical sheet music, primarily handwritten, with MusicXML transcriptions and symbol annotations. It is the largest dataset of handwritten music to date and the first dataset containing a realistic and representative sample of musical document collections from memory institutions, suitable for training and evaluating both end-to-end and object detection-based OMR systems and comparing their performance.
- Abstract（参考訳）: 膨大な量の音楽遺産が、図書館、博物館、アーカイブなどの記憶機関によってデジタル化されている。
それでも、光学音楽認識(OMR)の分野は、ディープラーニングの進歩にもかかわらず、この音楽を機械で読めるものにすることに苦戦している。
MusiCorpusデータセットは、1,309ページの歴史的な楽譜を主に手書きで提供し、MusicXMLの書き起こしとシンボルアノテーションを提供することによって、この状況を改善することを目的としている。
これは、これまでで最大の手書き楽曲データセットであり、メモリ機関の文書コレクションの現実的で代表的なサンプルを含む最初のデータセットであり、エンドツーエンドとオブジェクト検出に基づくOMRシステムのトレーニングと評価に適しており、その性能の比較に適している。
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