🎵 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.
1.07 ألف
3
المحتوى الوارد في هذه الصفحة مُقدَّم من أطراف ثالثة. وما لم يُذكَر خلاف ذلك، فإن OKX ليست مُؤلِّفة المقالة (المقالات) المذكورة ولا تُطالِب بأي حقوق نشر وتأليف للمواد. المحتوى مٌقدَّم لأغراض إعلامية ولا يُمثِّل آراء OKX، وليس الغرض منه أن يكون تأييدًا من أي نوع، ولا يجب اعتباره مشورة استثمارية أو التماسًا لشراء الأصول الرقمية أو بيعها. إلى الحد الذي يُستخدَم فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم مُلخصَّات أو معلومات أخرى، قد يكون هذا المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي غير دقيق أو غير مُتسِق. من فضلك اقرأ المقالة ذات الصِلة بهذا الشأن لمزيدٍ من التفاصيل والمعلومات. OKX ليست مسؤولة عن المحتوى الوارد في مواقع الأطراف الثالثة. والاحتفاظ بالأصول الرقمية، بما في ذلك العملات المستقرة ورموز NFT، فيه درجة عالية من المخاطر وهو عُرضة للتقلُّب الشديد. وعليك التفكير جيِّدًا فيما إذا كان تداوُل الأصول الرقمية أو الاحتفاظ بها مناسبًا لك في ظل ظروفك المالية.