Praktische End-to-End-Optische Musikerkennung für Klaviermusik

Core Concepts

Wir definieren ein sequentielles Format namens Linearized MusicXML, um ein End-to-End-Modell direkt zu trainieren und die enge Kohäsion und Kompatibilität mit dem branchenüblichen MusicXML-Format beizubehalten. Wir erstellen außerdem einen Entwicklungs- und Testdatensatz für die Benchmark-Typesetting-OMR mit MusicXML-Grundwahrheit basierend auf dem OpenScore Lieder Corpus. Schließlich trainieren und verfeinern wir ein End-to-End-Modell, um als Baseline auf dem Datensatz zu dienen, und verwenden die TEDn-Metrik, um das Modell zu bewerten. Wir testen unser Modell auch gegen den kürzlich veröffentlichten synthetischen Klaviermusik-Datensatz GrandStaff und übertreffen die State-of-the-Art-Ergebnisse.

Abstract

Die Mehrheit der jüngsten Fortschritte in der Optischen Musikerkennung (OMR) wurde mit Deep Learning-Methoden erzielt, insbesondere mit Modellen, die dem End-to-End-Paradigma folgen und Eingabebilder lesen und eine lineare Sequenz von Tokens erzeugen. Leider können viele Partituren, insbesondere Klaviermusik, nicht einfach in eine lineare Sequenz umgewandelt werden. Dies hat OMR-Forscher dazu geführt, benutzerdefinierte linearisierte Codierungen zu verwenden, anstatt allgemein akzeptierte strukturierte Formate für Notenschrift zu verwenden. Ihre Vielfalt erschwert es, die Leistung von OMR-Systemen direkt zu vergleichen. Um die jüngsten Fortschritte bei OMR-Modellen für nützliche Ergebnisse näher zu bringen: Definieren wir ein sequentielles Format namens Linearized MusicXML, um ein End-to-End-Modell direkt zu trainieren und die enge Kohäsion und Kompatibilität mit dem branchenüblichen MusicXML-Format beizubehalten. Wir erstellen einen Entwicklungs- und Testdatensatz für die Benchmark-Typesetting-OMR mit MusicXML-Grundwahrheit basierend auf dem OpenScore Lieder Corpus. Sie enthalten 1.438 bzw. 1.493 Klaviersysteme, jeweils mit einem Bild aus IMSLP. Wir trainieren und verfeinern ein End-to-End-Modell, um als Baseline auf dem Datensatz zu dienen, und verwenden die TEDn-Metrik, um das Modell zu bewerten. Wir testen unser Modell auch gegen den kürzlich veröffentlichten synthetischen Klaviermusik-Datensatz GrandStaff und übertreffen die State-of-the-Art-Ergebnisse.

Stats

Die Ergebnisse auf dem OLiMPiC-Datensatz zeigen, dass unser Modell ohne Augmentierung auf den synthetischen Bildern eine SER von 11,29% und einen TEDn-Wert von 13,74% erreicht. Auf den gescannten Bildern verschlechtert sich die Leistung jedoch deutlich auf 44,41% TEDn. Mit Augmentierung verbessert sich die Leistung auf den gescannten Bildern auf 18,40% TEDn.

Quotes

"Wir definieren ein sequentielles Format namens Linearized MusicXML, um ein End-to-End-Modell direkt zu trainieren und die enge Kohäsion und Kompatibilität mit dem branchenüblichen MusicXML-Format beizubehalten." "Wir erstellen einen Entwicklungs- und Testdatensatz für die Benchmark-Typesetting-OMR mit MusicXML-Grundwahrheit basierend auf dem OpenScore Lieder Corpus." "Wir trainieren und verfeinern ein End-to-End-Modell, um als Baseline auf dem Datensatz zu dienen, und verwenden die TEDn-Metrik, um das Modell zu bewerten."

Key Insights Distilled From

Practical End-to-End Optical Music Recognition for Pianoform Music

by Jiří... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13763.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Leistung des Modells auf Partituren mit komplexeren Notationsstrukturen wie verschachtelten Taktarten oder Wiederholungen weiter verbessern?

Um die Leistung des Modells auf Partituren mit komplexeren Notationsstrukturen zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Erweiterte Datenanreicherung: Durch die Erweiterung der Trainingsdaten um Beispiele mit verschachtelten Taktarten oder Wiederholungen könnte das Modell besser auf solche Strukturen vorbereitet werden. Komplexere Architekturen: Die Verwendung komplexerer neuronaler Netzwerkarchitekturen, die speziell auf die Erkennung und Verarbeitung solcher Strukturen ausgelegt sind, könnte die Leistung verbessern. Spezifische Aufmerksamkeitsmechanismen: Die Implementierung spezifischer Aufmerksamkeitsmechanismen, die sich auf verschachtelte Strukturen konzentrieren, könnte dem Modell helfen, relevante Informationen besser zu erfassen. Transfer Learning: Durch die Anwendung von Transfer Learning auf bereits trainierten Modellen, die auf ähnliche komplexe Strukturen spezialisiert sind, könnte die Leistung verbessert werden.

Wie könnte man die Linearized MusicXML-Repräsentation weiter optimieren, um die Leistung des Modells zu steigern, ohne die Kompatibilität mit dem MusicXML-Standard zu beeinträchtigen?

Um die Linearized MusicXML-Repräsentation zu optimieren und die Leistung des Modells zu steigern, könnten folgende Schritte unternommen werden: Feinabstimmung der Token: Eine Überprüfung und mögliche Anpassung der Token, um sicherzustellen, dass wichtige Informationen effizient und präzise dargestellt werden. Berücksichtigung von Kontext: Die Einbeziehung von Kontextinformationen in die Linearized MusicXML-Repräsentation, um dem Modell eine bessere Verarbeitung von komplexen musikalischen Strukturen zu ermöglichen. Optimierung der Kodierung: Eine Optimierung der Kodierungsmethode, um redundante Informationen zu reduzieren und die Relevanz der dargestellten Informationen zu erhöhen. Erweiterung der Token-Vielfalt: Die Erweiterung der Token-Vielfalt, um eine präzisere Darstellung von musikalischen Elementen zu ermöglichen und dem Modell mehr Informationen zur Verfügung zu stellen.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn das Modell nicht nur die visuelle Darstellung, sondern auch die musikalische Semantik der Noten, wie Tonhöhen und Dauern, direkt vorhersagen müsste?

Wenn das Modell nicht nur die visuelle Darstellung, sondern auch die musikalische Semantik der Noten direkt vorhersagen müsste, hätte dies mehrere Auswirkungen: Komplexität des Modells: Das Modell müsste über eine erhöhte Komplexität verfügen, um die musikalische Semantik präzise vorherzusagen, was zu einer aufwendigeren Architektur und Trainingsprozess führen könnte. Genauigkeit und Präzision: Durch die direkte Vorhersage der musikalischen Semantik könnte das Modell präzisere und genauere Ergebnisse liefern, was die Qualität der OMR-Ergebnisse insgesamt verbessern würde. Erweiterter Anwendungsbereich: Ein Modell, das die musikalische Semantik vorhersagen kann, wäre vielseitiger einsetzbar und könnte in verschiedenen musikalischen Anwendungen und Szenarien eingesetzt werden. Herausforderungen: Die Vorhersage der musikalischen Semantik erfordert ein tiefes Verständnis der musikalischen Strukturen und Konzepte, was die Entwicklung und das Training des Modells komplexer machen könnte.