理解光学音乐识别
计算机视觉与模式识别
2020-07-30 v3 人工智能
信息检索
声音
音频与语音处理
摘要
五十多年来，研究人员一直试图教会计算机读取音乐记谱法，这被称为光学音乐识别（OMR）。然而，该领域对新研究者而言仍然难以入门，尤其是那些没有深厚音乐背景的人：可用的入门材料很少，而且该领域在自身定义和建立共享术语方面一直步履维艰。在本教程中，我们通过以下方式解决这些不足：（1）提供 OMR 的稳健定义及其与相关领域的关系；（2）分析 OMR 如何反转音乐编码过程，从文档中恢复音乐记谱法和音乐语义；（3）提出 OMR 的分类法，其中最显著的是一种新颖的应用分类法。此外，我们讨论了与传统流水线相比，深度学习如何影响现代 OMR 研究。基于本工作，读者应能对 OMR 达成基本理解：其目标、内在结构、与其他领域的关系、当前最先进水平（SOTA），以及它所带来的研究机遇。
引用
@article{arxiv.1908.03608,
title = {Understanding Optical Music Recognition},
author = {Jorge Calvo-Zaragoza and Jan Hajič and Alexander Pacha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.03608},
year = {2020}
}