Donnerstag, 27. Mai 2021, 18:30 - 20:00 iCal

Vortrag: Optische Bilderkennung von Notendrucken

Optische Bilderkennung von Notendrucken der weißen Mensuralnotation mittels Verfahren der künstlichen Intelligenz

Martin L. Fiala (Landesmusikschule Steyr), Olaf Nowitzki, Corinna Engelhardt-Nowitzki und Wilfried Wöber (alle Fachhochschule Technikum Wien)


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Vortrag


Die Konvertierung gedruckter weißer Mensuralnoten in digitale moderne Notationsformate ist ein aufwendiger Vorgang: Der Musikhistoriker muss Musikstücke Symbol für Symbol manuell transkribieren. In diesem Vortrag wird daher ein Algorithmus vorgestellt, der unter Verwendung von Verfahren der künstlichen Intelligenz gescannte oder fotografierte Musiknoten¬blätter dieser historischen Epoche (16. und 17. Jahrhundert) automatisiert in ein Dateiformat umwandelt, das in aktueller Notationssoftware lesbar ist. Dies beinhaltet die optische Erkennung der verwendeten musikalischen Symbole und deren seman-tische Interpretation, d.h. insbesondere die Bestimmung der Tonhöhe basierend auf den Schlüssel- oder Vorzeicheninformationen. Aufgrund der exemplarischen Verwendung eines Musikstücks, das bereits übertragen in die moderne Notation vorliegt, ist die Genauigkeit des Verfahrens einfach überprüfbar.

Der Algorithmus beruht auf der Kombination mehrerer tiefer neuronaler Netzwerke (convolutional neural networks), ergänzt um zusätzliche Algorithmen zur Abbildung historischer und moderner Notensatzregeln. Methodisch ist dieses Verfahren zur optischen Musikerkennung (optical music recognition, OMR) in vier Schritte gegliedert. Der letzte Schritt überführt das konvertierte Notenmaterial in das gängige Austauschformat MusicXML. Die Erkennungsrate liegt für das hier verwendete Musikmaterial im Bereich von ~99% (mit Ausnahme seltener Symbole). Angesichts der vielversprechenden Ergebnisse sowie vergleichbarer Befunde aus einem früheren Untersuchungsfall mit anderem Notenmaterial schlagen wir vor, künftige Forschungsarbeiten auf andere Materialien, Epochen, Notensymbole und fortgeschrittenere semantische Analysen auszuweiten.

 

Der Vortrag über Zoom ist unter folgendem Link zugänglich: univienna.zoom.us/j/98942011836

Meeting-ID: 989 4201 1836

Kenncode: 099890


Veranstalter

Institut für Musikwissenschaft


Kontakt

Sonja Tröster
Universität Wien
Institut für Musikwissenschaft
4277 - 442 69
sonja.troester@univie.ac.at