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.
1,43Â tn
5
InnehÄllet pÄ den hÀr sidan tillhandahÄlls av tredje part. Om inte annat anges Àr OKX inte författare till den eller de artiklar som citeras och hÀmtar inte nÄgon upphovsrÀtt till materialet. InnehÄllet tillhandahÄlls endast i informationssyfte och representerar inte OKX:s Äsikter. Det Àr inte avsett att vara ett godkÀnnande av nÄgot slag och bör inte betraktas som investeringsrÄdgivning eller en uppmaning att köpa eller sÀlja digitala tillgÄngar. I den mÄn generativ AI anvÀnds för att tillhandahÄlla sammanfattningar eller annan information kan sÄdant AI-genererat innehÄll vara felaktigt eller inkonsekvent. LÀs den lÀnkade artikeln för mer detaljer och information. OKX ansvarar inte för innehÄll som finns pÄ tredje parts webbplatser. Innehav av digitala tillgÄngar, inklusive stabila kryptovalutor och NFT:er, innebÀr en hög grad av risk och kan fluktuera kraftigt. Du bör noga övervÀga om handel med eller innehav av digitala tillgÄngar Àr lÀmpligt för dig mot bakgrund av din ekonomiska situation.