DeepScore: Digitales Notenpult mit musikalischem Verständnis durch Active Sheet Technologie
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Prof. Dr. Thilo Stadelmann
- Projektteam : Dr. Philipp Ackermann, Diego Hernan Browarnik, Dr. Dan Ciresan, Ismail Elezi, Gabriel Eyyi, Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber, Lukas Tuggener
- Projektvolumen : CHF 935'000
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : KTI (KTI-Projekt / Projekt Nr. 17963.1 PFES-ES)
- Projektpartner : ScorePad AG, Swiss AI Lab IDSIA
- Kontaktperson : Thilo Stadelmann
Beschreibung
Das Produkt ScorePad ist ein digitales Notenpult für Tablets professioneller Musiker. Es macht gedruckte Noten überflüssig und bietet wesentliche Vereinfachungen im Notenhandling sowie neue Kollaborationsfunktionen für Ensembles. Ermöglicht wird dies durch die im DeepScore Projekt zu entwickelnde „Active Sheet“ Komponente: Durch hochpräzise Optical Music Recognition werden gedruckte Partituren automatisch in maschinenlesbare Noten überführt und von der Software interpretiert.
Publikationen
-
Elezi, Ismail; Tuggener, Lukas; Pelillo, Marcello; Stadelmann, Thilo,
2018.
DeepScores and Deep Watershed Detection : current state and open issues [Paper].
In:
Proceedings of the 1st International Workshop on Reading Music Systems.
1st International Workshop on Reading Music Systems at ISMIR 2018, Paris, France, 20 September 2018.
Paris:
Society for Music Information Retrieval.
S. 13-14.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-4777
-
Tuggener, Lukas; Elezi, Ismail; Schmidhuber, Jürgen; Stadelmann, Thilo,
2018.
Deep watershed detector for music object recognition [Paper].
In:
Proceedings of the 19th International Society for Music Information Retrieval Conference.
19th International Society for Music Information Retrieval Conference, Paris, 23-27 September 2018.
Paris:
Society for Music Information Retrieval.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-3760
-
Tuggener, Lukas; Elezi, Ismail; Schmidhuber, Jürgen; Pelillo, Marcello; Stadelmann, Thilo,
2018.
DeepScores : a dataset for segmentation, detection and classification of tiny objects [Paper].
In:
2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2018), Beijing, China, 20-28 August 2018.
IEEE.
S. 1-6.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ICPR.2018.8545307