đ” 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.
Hereâs what the paper is really about đ
Thread đ§”
1/
Unlike normal text, music is two-dimensional:
âą Vertical = chords / simultaneity
âą Horizontal = rhythm / time
Traditional OMR systems try to segment symbols.
DeepMusic-OCR doesnât.
It reads the entire score at once.
2/
đ The Encoder
DeepMusic-OCR uses a vision encoder redesigned for music:
âą 8Ă8 fine-patch resolution for tiny details
âą 2D positional encoding aligned with staff lines
âą Dual attention: local (notes) + global (layout)
âą Pretrained on millions of synthetic sheets
This lets the model capture both symbols and structure.
3/
đŒ The Decoder
Instead of outputting words, the decoder outputs musical events, like:
<note:F#5-quarter>
<clef:G>
<key:D-major>
It also handles:
âą Polyphony
âą Chords
âą Multiple voices
âŠthanks to a Mixture-of-Experts architecture.
4/
đ§ Musical Grammar Built In
DeepMusic-OCR isnât allowed to output impossible music.
A âmusical grammar lossâ penalizes:
âą Broken measures
âą Impossible rhythms
âą Invalid symbols
This gives the model a sense of musical correctness.
5/
đŒïž Training Data
Since real OMR data is limited, we generated millions of training examples from:
âą MusicXML
âą MuseScore
âą 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:
âą High symbol accuracy
âą Consistent measures
âą Strong transfer to handwritten music
And it does so at a fraction of the compute cost of traditional OMR systems.
7/
đ Why This Matters
DeepMusic-OCR enables:
âą Digitization of classical archives
âą Large-scale symbolic music analysis
âą Conditioning generative models with real scores
âą Education tools for musicians
This isnât just OCR itâs visual-symbolic music understanding.
1,23Â k
5
Le contenu de cette page est fourni par des tiers. Sauf indication contraire, OKX nâest pas lâauteur du ou des articles citĂ©s et ne revendique aucun droit dâauteur sur le contenu. Le contenu est fourni Ă titre dâinformation uniquement et ne reprĂ©sente pas les opinions dâOKX. Il ne sâagit pas dâune approbation de quelque nature que ce soit et ne doit pas ĂȘtre considĂ©rĂ© comme un conseil en investissement ou une sollicitation dâachat ou de vente dâactifs numĂ©riques. Dans la mesure oĂč lâIA gĂ©nĂ©rative est utilisĂ©e pour fournir des rĂ©sumĂ©s ou dâautres informations, ce contenu gĂ©nĂ©rĂ© par IA peut ĂȘtre inexact ou incohĂ©rent. Veuillez lire lâarticle associĂ© pour obtenir davantage de dĂ©tails et dâinformations. OKX nâest pas responsable du contenu hĂ©bergĂ© sur des sites tiers. La dĂ©tention dâactifs numĂ©riques, y compris les stablecoins et les NFT, implique un niveau de risque Ă©levĂ© et leur valeur peut considĂ©rablement fluctuer. Examinez soigneusement votre situation financiĂšre pour dĂ©terminer si le trading ou la dĂ©tention dâactifs numĂ©riques vous convient.