里科迪档案手稿中的光学音乐识别

里科迪档案是一系列来自唐尼采蒂、威尔第和普契尼等著名歌剧作曲家的重要音乐手稿的珍贵收藏，已被数字化。这一过程使我们能够自动提取代表手稿上描绘的各种音乐元素的样本，包括音符、五线谱、谱号、擦除和作曲家注释等。为了区分数字化噪声和实际音乐元素，这些图像的一个子集被多人精心分组并标注为若干类别。在评估标注的一致性后，我们训练了多个基于神经网络的分类器，以区分已识别的音乐元素。本研究的主要目标是评估这些分类器的可靠性，其最终目标是利用它们对剩余未标注数据集进行自动分类。该数据集以及实验中使用的手动标注、模型和源代码均可公开获取以供复现。