🎵 DeepMusic-OCR: How AI Learns to Read Sheet Music We adapted DeepSeek-OCR a model built for reading text and taught it to read the 2D language of music notation. Here’s what the paper is really about 👇 Thread 🧵
1/ Unlike normal text, music is two-dimensional: • Vertical = chords / simultaneity • Horizontal = rhythm / time Traditional OMR systems try to segment symbols. DeepMusic-OCR doesn’t. It reads the entire score at once.
2/ 🔍 The Encoder DeepMusic-OCR uses a vision encoder redesigned for music: • 8×8 fine-patch resolution for tiny details • 2D positional encoding aligned with staff lines • Dual attention: local (notes) + global (layout) • Pretrained on millions of synthetic sheets This lets the model capture both symbols and structure.
3/ 🎼 The Decoder Instead of outputting words, the decoder outputs musical events, like: <note:F#5-quarter> <clef:G> <key:D-major> It also handles: • Polyphony • Chords • Multiple voices …thanks to a Mixture-of-Experts architecture.
4/ 🧠 Musical Grammar Built In DeepMusic-OCR isn’t allowed to output impossible music. A “musical grammar loss” penalizes: • Broken measures • Impossible rhythms • Invalid symbols This gives the model a sense of musical correctness.
5/ 🖼️ Training Data Since real OMR data is limited, we generated millions of training examples from: • MusicXML • MuseScore • IMSLP Each score is rendered in multiple engraving styles, with distortions to simulate scanned pages. Synthetic data = the breakthrough.
6/ ⚡ Results With ~200 tokens per page, DeepMusic-OCR achieves: • High symbol accuracy • Consistent measures • Strong transfer to handwritten music And it does so at a fraction of the compute cost of traditional OMR systems.
7/ 🌍 Why This Matters DeepMusic-OCR enables: • Digitization of classical archives • Large-scale symbolic music analysis • Conditioning generative models with real scores • Education tools for musicians This isn’t just OCR it’s visual-symbolic music understanding.
1,17k
3
Innholdet på denne siden er levert av tredjeparter. Med mindre annet er oppgitt, er ikke OKX forfatteren av de siterte artikkelen(e) og krever ingen opphavsrett til materialet. Innholdet er kun gitt for informasjonsformål og representerer ikke synspunktene til OKX. Det er ikke ment å være en anbefaling av noe slag og bør ikke betraktes som investeringsråd eller en oppfordring om å kjøpe eller selge digitale aktiva. I den grad generativ AI brukes til å gi sammendrag eller annen informasjon, kan slikt AI-generert innhold være unøyaktig eller inkonsekvent. Vennligst les den koblede artikkelen for mer detaljer og informasjon. OKX er ikke ansvarlig for innhold som er vert på tredjeparts nettsteder. Beholdning av digitale aktiva, inkludert stablecoins og NFT-er, innebærer en høy grad av risiko og kan svinge mye. Du bør nøye vurdere om handel eller innehav av digitale aktiva passer for deg i lys av din økonomiske tilstand.