Optical music recognition
ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಒಎಂಆರ್) ಎಂಬುದು ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗೀತದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಗಣನೆಯಿಂದ ಹೇಗೆ ಓದಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಶೀಟ್ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ಕಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಲಿಖಿತ ಸಂಗೀತದ ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು ಒಎಂಆರ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿದ ನಂತರ, ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಕಡತ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಮಿಡಿ (ಪ್ಲೇಬ್ಯಾಕ್ಗಾಗಿ) ಮತ್ತು ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ (ಪುಟ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ). ಹಿಂದೆ ಇದನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ "ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಕಾರಣ, ಈ ಪದವನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಬಳಸಬಾರದು. ಮುದ್ರಿತ ಶೀಟ್ ಸಂಗೀತದ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಗೀತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು 1960 ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, ಮೊದಲ ಇಮೇಜ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕೈಗೆಟುಕುವಂತಿದ್ದವು. ಆರಂಭಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಸೀಮಿತ ಸ್ಮರಣೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಮೊದಲ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಸಂಗೀತದ ಕೆಲವು ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದವು. 1984ರಲ್ಲಿ, ವಾಸೇಡಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಜಪಾನಿನ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ವಾಬೋಟ್ (ವಾಸೇದಾ ರೋಬೋಟ್) ಎಂಬ ವಿಶೇಷ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿತು, ಇದು ಅದರ ಮುಂದೆ ಸಂಗೀತದ ಹಾಳೆಯನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಅಂಗದ ಮೇಲೆ ಗಾಯಕನ ಜೊತೆಗೂಡಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿತ್ತು. ಒಎಂಆರ್ನಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಇಚಿರೋ ಫುಜಿನಾಗಾ, ನಿಕೋಲಸ್ ಕಾರ್ಟರ್, ಕಿಯಾ ಎನ್ಜಿ, ಡೇವಿಡ್ ಬೈನ್ಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಟಿಮ್ ಬೆಲ್ ನಡೆಸಿದರು. ಈ ಸಂಶೋಧಕರು ಇಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಅನೇಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮೊದಲ ವಾಣಿಜ್ಯ ಒಎಂಆರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಮಿಡಿಸ್ಕಾನ್ (ಈಗ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಸ್ಕೋರ್) ಅನ್ನು 1991 ರಲ್ಲಿ ಮ್ಯೂಸಿಟೆಕ್ ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು. ಉತ್ತಮ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಗಣನೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯು ಮೊಬೈಲ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು, ಅಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ನೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಧನವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಗೀತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಮಾಹಿತಿಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಸಂಗೀತವನ್ನು ಗಣಕಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಒಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಗೀತಗಾರರು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಕರನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಸಂಗೀತವನ್ನು ರಚಿಸುವ, ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಂಥಾಲಯದಲ್ಲಿ, ಒ. ಎಂ. ಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಗೀತದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಗೀತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಇದು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಂಗೀತಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಒಎಂಆರ್ ವರ್ಸಸ್ ಒಸಿಆರ್ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಗೀತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಪಾತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅತಿದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತವು ಒಂದು ಸಾಧನೆಯ ಬರವಣಿಗೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ವರ್ಣಮಾಲೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪ್ರಾಚೀನ ಪದಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಂಡಗಳು, ನೋಟ್ಹೆಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಫ್ಲಾಗ್ಗಳು) ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಸಂರಚನೆಯು-ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಫ್ ಮೇಲೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ಇದು ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ, ಒಸಿಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅಕ್ಷರಗಳು ಮತ್ತು ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗದಿದ್ದರೂ, ಒಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಗೀತದ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಸಹ ಮರುಪಡೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆಃ ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ವರದ ಲಂಬ ಸ್ಥಾನವನ್ನು (ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ) ಪಿಚ್ಗೆ (ಸಂಗೀತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ) ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪಠ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಸಮಾನತೆ ಇಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಸಾದೃಶ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ, ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಶೀಟ್ನ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವುದು ವೆಬ್ಸೈಟ್ನ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್ನಿಂದ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಂ. ಎಲ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವಷ್ಟು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಮೂರನೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಬಳಸಿದ ಅಕ್ಷರಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಚೀನಿಯರಂತಹ ಬರವಣಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಸಾಧಾರಣ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಕ್ಷರಗಳ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಒಎಂಆರ್ನಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳ ಸೆಟ್ ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಚುಕ್ಕೆಯಂತಹ ಸಣ್ಣ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕಟ್ಟುಪಟ್ಟಿಯಂತಹ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪುಟವನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುವ ದೊಡ್ಡ ಅಂಶಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಸ್ಲರ್ಗಳಂತಹ ಬಹುತೇಕ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚು-ಕಡಿಮೆ ನಯವಾದ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಎಂದು ಮಾತ್ರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಂಗೀತದ ಸಂಕೇತವು ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೂಲರೇಖೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾಹಿತಿಯ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ಪ್ರವಾಹವಾಗಿ ಓದಬಹುದು. ಓ. ಎಂ. ಆರ್. ಗೆ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಗೀತದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಈ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ತೆರಳುವ ಮೊದಲು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಆ ವಿಧಾನದ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾದ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಟಾಫ್ ಲೈನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಹಂತವು ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಸ್ಟಾಫ್ಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ನಂತರದ ಹಂತಗಳು ಬಹುಶಃ ಚಿತ್ರದ ಆ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸುಲಭ ಸ್ವರೂಪದಿಂದಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಗೀತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಟೈಪ್ ಸೆಟ್ ಸಂಗೀತದ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ, ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಂತಹ ಸರಳವಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅನುಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಳಪೆ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕೈಬರಹದ ಸಂಗೀತಕ್ಕೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತಗಳ ನಿಯಮಗಳ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಸಂಗೀತದ ಶಬ್ದಾರ್ಥವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವುದು ಇನ್ನೂ ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ (ಚಾಪಿನ್ಸ್ ನಾಕ್ಟರ್ನ್ ನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡಿ). ಆಧುನಿಕ ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತವು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಒಎಂಆರ್ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಬೈರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಜಾಕೋಬ್ ಸೈಮನ್ಸೆನ್ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಬೈರ್ಡ್ ಹಲವಾರು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತಗಳ ತೀವ್ರ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದರು, ಇದು ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಒ. ಎಂ. ಆರ್. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಒ. ಎಂ. ಆರ್. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗೀತದ ಧ್ವನಿಯ ಶ್ರವ್ಯ ಆವೃತ್ತಿಯ ರಚನೆಯೂ ಸೇರಿದೆ (ಇದನ್ನು ಮರುಪ್ರಸಾರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಅಂತಹ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಮಿಡಿ ಕಡತವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಇದನ್ನು ಆಡಿಯೋ ಕಡತವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, MIDI ಕಡತಗಳು ಕೆತ್ತನೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಾಕಲಾಯಿತು) ಅಥವಾ ಸ್ವರಮೇಳದ ಕಾಗುಣಿತವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಮಾನವನ ಓದುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಗೀತದ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರೆ (ಮರುಮುದ್ರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ರಚನಾತ್ಮಕ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಬೇಕು, ಇದರಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಕೆತ್ತನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಇಐ ಮತ್ತು ಮ್ಯೂಸಿಕ್ಎಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಸೇರಿವೆ. ಆ ಎರಡು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಚಿತ್ರದಿಂದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಅಥವಾ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಸಹ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು. ಮೊದಲ ಎರಡು ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಸಂಗೀತ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಹಿಕೆಯು ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಕಾಗಬಹುದು. ಜನರಲ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ (2001) 2001ರಲ್ಲಿ, ಡೇವಿಡ್ ಬೈನ್ಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಟಿಮ್ ಬೆಲ್ ಅವರು ಒಎಂಆರ್ನ ಸವಾಲುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು, ಅಲ್ಲಿ ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಒಎಂಆರ್ಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಹೊರತಂದರು. ಅವುಗಳ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು 2001ರ ನಂತರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಚೌಕಟ್ಟು ನಾಲ್ಕು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ವಸ್ತುಗಳ ದೃಶ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಪ್ರಕಟಿತ ಲೇಖನಗಳಿಂದ ಸಂಗೀತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೈಬಿಡಲಾಗಿದೆಯೆಂದು ಅವರು ಗಮನಿಸಿದರು. ರಿಫೈನ್ಡ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ (2012) 2012ರಲ್ಲಿ, ಅನಾ ರೆಬೆಲೋ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಂಗೀತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಿದ ತಂತ್ರಗಳು. ಅವರು ಪ್ರಕಟಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಒಎಂಆರ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿದರುಃ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಸಂಗೀತ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ನಿರ್ಮಾಣ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ಒಎಂಆರ್ಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾನದಂಡವಾಯಿತು ಮತ್ತು ಇಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ). ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್ಗೆ, ಅವರು ಆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಯು 2019 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಒಎಂಆರ್ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಪ್ರಬಂಧವಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (2016 ರಿಂದ) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ, ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಡ್ಡಾಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯತ್ತ ಬದಲಾಗಿವೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ನಲ್ಲಿ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತ, ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಹಂತ ಮತ್ತು ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ನೊಟೇಶನ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಹಂತವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಯಶಸ್ವಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕಂಡಿವೆ. ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಒಎಂಆರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂಗೀತದ ಸ್ಕೋರ್ಗಳ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸರಳೀಕೃತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಗಮನಾರ್ಹ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಯೋಜನೆಗಳು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಸವಾಲು 2016ಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಒಡ್ಡಿತು. ಕಲೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಲಾಯಿತು. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಹಂತವನ್ನು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳಿಂದಾಗಿ, ಈ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸವಾಲುಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಿವಿಸಿ-ಮಸ್ಕಿಮಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಎಂಆರ್ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು 50 ವಿವಿಧ ಸಂಗೀತಗಾರರು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಿದ ಕೈಬರಹದ ಸಂಗೀತ ಸ್ಕೋರ್ಗಳ 1000 ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 1000 ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ 140 ಪುಟಗಳ ವಿವರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮ್ಯೂಸಿಮಾ + + ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹಕ್ಕೆ ಇದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಿಮ್ಸಾ ದಿ ಸಿಂಗಲ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಫಾರ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಸ್ಕೋರ್ ಸರ್ಚಿಂಗ್ ಅಂಡ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ (ಸಿಮ್ಸಾ) ಬಹುಶಃ ಸಂಗೀತದ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಲಿಬರ್ ಉಸುಲಿಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಂಟಸ್ ಅಲ್ಟಿಮಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಉಪ-ಯೋಜನೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿವೆ. TROMPA ಟುವರ್ಡ್ಸ್ ರಿಚರ್ ಆನ್ಲೈನ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಪಬ್ಲಿಕ್-ಡೊಮೇನ್ ಆರ್ಕೈವ್ಸ್ (TROMPA) ಒಂದು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಾಯೋಜಿಸಿದೆ, ಇದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ-ಡೊಮೇನ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಗೀತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಒ. ಎಂ. ಆರ್. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿವಿಧ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಾನೂನು ಕಾರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಂದಾಗಿ, ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಕಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಒಎಂಆರ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಎಂಆರ್ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಯೋಜನೆಯು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಿವಿಸಿ-ಮಸ್ಕಿಮಾ, ಮಸ್ಕಿಮಾ + +, ಡೀಪ್ಸ್ಕೋರ್ಸ್, ಪ್ರೈಮುಸ್, ಹೋಮಸ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ಇಐಎಲ್ಎಸ್ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯುನಿವರ್ಸಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಸಿಂಬಲ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಸೇರಿವೆ. ಫ್ರೆಂಚ್ ಕಂಪನಿ ನ್ಯೂಜಿಕ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಕೋರ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತನ್ನ ಒಎಂಆರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾದ ಮಾಸ್ಟ್ರಿಯಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಬಳಕೆಯು ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಗೀತ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು, ಅಂತಿಮವಾಗಿ (ಕಂಪನಿಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಕಾರ) ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಸಂಗೀತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಒಎಂಆರ್ ಯೋಜನೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಆಡಿವೆರಿಸ್ನಂತಹ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಿಂದ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾಕಾರಗೊಂಡ ಅನೇಕ ಯೋಜನೆಗಳವರೆಗೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಬುದ್ಧ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಃ ಗೇಮೇರಾ ಡಿ. ಎಂ. ಓ. ಎಸ್. ಒಯೆಮರ್ ಓಪನ್ ಓ. ಎಂ. ಆರ್. ರೋಡನ್ ವಾಣಿಜ್ಯ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಅರುಸ್ಪಿಕ್ಸ್ ಆಡಿವೆರಿಸ್ ಕ್ಯಾಂಟರ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ಸ್ಟೇವ್ಸ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಕಳೆದ 20 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಾಣಿಜ್ಯ ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ವಾಣಿಜ್ಯ ಯಶಸ್ಸಿನ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಮತ್ತೆ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿವೆ, ಒ. ಎಂ. ಆರ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ, ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮಾತ್ರ ಉಳಿದಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು 100% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ದರಗಳನ್ನು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯಲಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಒಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಫೋರ್ಟ್ ನೊಟೇಷನ್ನಿಂದ ಕ್ಯಾಪೆಲ್ಲಾ-ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಫೋರ್ಟ್ ಮಿಡಿ-ಸಿಸ್ಟಂಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ನೈಟಿಂಗೇಲ್ ಮೈರಿಯಡ್ ಎಸ್ಎಆರ್ಎಲ್ ಒಎಂಇಆರ್ (ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಈಸಿ ರೀಡರ್) ಜೊತೆಗೂಡಿ ಹಾರ್ಮನಿ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಮೆಲೊಡಿ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ಗಾಗಿ ಆಡ್-ಆನ್ಃ ಮೈರಿಯಡ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪಿಡಿಎಫ್ ಟು ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ಪ್ರೊ ಫೋಟೋಸ್ಕೋರ್ ಬೈ ನ್ಯೂರಾಟ್ರಾನ್ ಫೋಟೋಸ್ಕೋರ್ ನ ಲಘು ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸಿಬೆಲಿಯಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಫೋಟೋಸ್ಕೋರ್ ಮ್ಯೂಸಿಟೆಕ್ನಿಂದ ಎನ್ಪಿಸಿಐಮೇಜಿಂಗ್ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಸ್ಕೋರ್ ಮೂಲಕ ಶಾರ್ಪ್ ಐ ಎಸ್ಡಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ "ಮಿಡಿಸ್ಕಾನ್" ಎಂದು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲಾಗಿತ್ತು. (ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಸ್ಕೋರ್ ಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಫಿನಾಲೆಯ ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ). ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಸ್ಕೋರ್ (ಫೋರ್ಟ್ ನೊಟೇಷನ್ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಬಂಡಲ್ ಆಗಿಯೂ ಸಹ.) ಸೌಂಡ್ಸ್ಲೈಸ್ ಪಿಡಿಎಫ್/ಚಿತ್ರ ಆಮದುದಾರ. ಎಐ-ಆಧಾರಿತ ಒಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2022ರಲ್ಲಿ ಬೀಟಾದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ನ್ಯೂಝಿಕ್ ಅವರಿಂದ ಮಾಸ್ಟ್ರಿಯಾ. 2021ರ ಮೇ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾದ ಮೇಸ್ಟ್ರಿಯಾ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಒಎಂಆರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತರುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ "ಪ್ರತಿ ಪರಿವರ್ತನೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂದರ್ಥ ಎಂದು ಕಂಪನಿ ಹೇಳಿಕೊಂಡಿದೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಉತ್ತಮ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯ ಹೆಚ್ಚಳವು ಗೂಗಲ್ ಪ್ಲೇ ಸ್ಟೋರ್ ಮತ್ತು ಆಪಲ್ ಸ್ಟೋರ್ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಹಲವಾರು ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿವೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ದೃಷ್ಟಿ-ನುಡಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ದೃಶ್ಯ-ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡಿ)-ಶೀಟ್ ಸಂಗೀತವನ್ನು ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನುಡಿಸಲಾಗುವ ಧ್ವನಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಐಸೀನೋಟ್ಸ್ ಬೈ ಗೇರ್ ಅಪ್ ಎಬಿ ನೋಟೇಮೀ ನೌ ಬೈ ನ್ಯೂರಾಟ್ರಾನ್ ನೊಟೇಶನ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಬೈ ಸಾಂಗ್ ಜಾಂಗ್ ಪ್ಲೇಸ್ಕೋರ್ 2 ಬೈ ಆರ್ಗನಮ್ ಲಿಮಿಟೆಡ್ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಸ್ಕೋರ್ ನೋಟ್ ರೀಡರ್ ಬೈ ಮ್ಯೂಸಿಟೆಕ್ ನ್ಯೂಜಿಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನೋಡಿ ಸಂಗೀತ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ (ಎಂಐಆರ್) ಸಂಗೀತ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೋ ಸೇರಿದಂತೆ ಮಾಧ್ಯಮಗಳಿಂದ ಸಂಗೀತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಅಕ್ಷರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಒ. ಸಿ. ಆರ್.) ಎಂದರೆ ಒ. ಎಂ. ಆರ್. ಮತ್ತು ಎಮ್. ಐ. ಆರ್. ಗೆ ಹೋಲುವಂತೆ ದಾಖಲೆಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದಾದ ಪಠ್ಯದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಒಎಂಆರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಗೀತದ ಅಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಿಷ್ಠೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು, ಆದ್ದರಿಂದ ಒಎಂಆರ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಸಿಆರ್ನ ಸೂಪರ್ಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಐಎಸ್ಎಂಐಆರ್ 2018 ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ "ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಫಾರ್ ಡಮ್ಮೀಸ್" ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಒಎಂಆರ್): ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಒಎಂಆರ್ (ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯೂಸಿಕ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್) ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ಃ ಒಎಂಆರ್ನ ಸಮಗ್ರ ಕೋಷ್ಟಕ (ಕೊನೆಯದಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆಃ 30 ಜನವರಿ 2007). ಸಂಗೀತ ಒ. ಸಿ. ಆರ್ ತಂತ್ರಾಂಶ ಸಂಗೀತ ಸಂಕೇತ