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| Acadêmico(a): Alan Soares Carneiro |
| Título: ScoreReader: protótipo para reconstrução de partituras, através de elementos identificados a partir de imagens |
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| Introdução: |
Imaginando um cenário quase que comum nas orquestras, um músico ou maestro recebe em mãos uma partitura
que precisa ser transcrita para outro instrumento que não o original da partitura recebida. Esta necessidade gera
retrabalho ao músico, que apesar de poder utilizar softwares e ferramentas de edição disponíveis, precisa redigitar toda a
partitura e somente ao fim utilizar uma funcionalidade que altera a altura das notas musicais para leitura de outro
instrumento (MARGARIDA, 2009). Seufert (2009, p. 3), também nos conduz a um outro cenário pouco mais distante,
mas relacionado, voltado à preservação de partituras musicais. Ele expõe como ao longo dos anos tem se perdido muito
da cultura musical devido à má preservação de certos documentos impressos de partituras, e aponta como a digitação
manual de partituras por um copista é dispendiosa em tempo e sucessível a erros.
Para resolução destas duas problemáticas, aplicam-se os sistemas OMR (Optical Music Recognition), que tem
como função principal a transformação de folhas de músicas impressas em um formato legível por computador
(CASTRO, 2014). Segundo Seufert (2010, p. 2), aliado aos sistemas OMR é necessário empregar novas técnicas para o
reconhecimento dos elementos musicais; técnicas como aprendizagem automática e aprendizagem de máquina que
auxiliarão no reconhecimento e classificação dos símbolos de forma mais precisa. Tais técnicas contribuirão com a
preservação da cultura musical de modo inovador.
Com foco no ensino musical a deficientes visuais, o protótipo Interpress (MAURICENZ, 2013) teve como
objetivo o desenvolvimento de um software OMR em linguagem de programação Java, capaz de analisar uma imagem
de partitura e fornecer o reconhecimento dos símbolos contidos. O protótipo limitou-se a partituras simples, atuando nas
etapas de remoção de linhas, segmentação e reconhecimento dos símbolos, empregando técnica de descritores de forma
para classificação.
O presente trabalho desenvolveu a extensão do protótipo de Mauricenz (2013), cobrindo algumas falhas
apontadas pelo autor e contribuindo ao adicionar novas técnicas para reconhecimento. Os objetivos específicos
propostos foram: remoção das linhas em uma imagem em qualquer posição através de biblioteca externa específica;
emprego de aprendizagem de máquina para melhoria do processo de classificação; transcrição dos símbolos
reconhecidos para a linguagem intermediária Notação ABC; e compilação de código ABC para formatos MUSICXML,
PDF e MIDI. Os resultados apresentados são compostos da análise de imagens obtidas da internet, e algumas partituras
elaboradas pelo autor através de um editor de partituras |
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