🎵 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.
1,17 N
3
Nội dung trên trang này được cung cấp bởi các bên thứ ba. Trừ khi có quy định khác, OKX không phải là tác giả của bài viết được trích dẫn và không tuyên bố bất kỳ bản quyền nào trong các tài liệu. Nội dung được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin và không thể hiện quan điểm của OKX. Nội dung này không nhằm chứng thực dưới bất kỳ hình thức nào và không được coi là lời khuyên đầu tư hoặc lời chào mời mua bán tài sản kỹ thuật số. Việc sử dụng AI nhằm cung cấp nội dung tóm tắt hoặc thông tin khác, nội dung do AI tạo ra có thể không chính xác hoặc không nhất quán. Vui lòng đọc bài viết trong liên kết để biết thêm chi tiết và thông tin. OKX không chịu trách nhiệm về nội dung được lưu trữ trên trang web của bên thứ ba. Việc nắm giữ tài sản kỹ thuật số, bao gồm stablecoin và NFT, có độ rủi ro cao và có thể biến động rất lớn. Bạn phải cân nhắc kỹ lưỡng xem việc giao dịch hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp hay không dựa trên tình hình tài chính của bạn.