Die optische Musikerkennung (OMR, engl. Optical Music Recognition), bei der aus grafischen Notenvorlagen (Notenscans, PDF-Noten) wieder eine bearbeitbare und abspielbare Musiknotation am Computer entsteht, ist eine höchst komplexe Technologie. Sie ist im Vergleich zur reinen OCR-Texterkennung (engl. Optical Character Recognition) sogar um ein Vielfaches komplexer. Während das geschriebene Wort in der Regel ein recht einfaches Konstrukt darstellt – bestehend aus einer eindimensionalen Aneinanderreihung von Textzeichen – ist notierte Musik bekanntlich ein weitaus vielschichtigeres, weil mehrdimensionales Gebilde:
Erschwerend bei der optischen Musikerkennung kommt hinzu, dass es im Hinblick auf die verwendeten Notenzeichen nicht wirklich einen einheitlichen Standard gibt. Musikverlage verwenden für ihre Ausgaben unterschiedlichste Musikzeichensätze. Es gibt Jazz- und Real Book-Zeichensätze, die diametral anders als z. B. eine klassische Schubert-Gesamtausgabe daherkommen. Ältere Musikdrucke haben ein ganz anderes Erscheinungsbild als moderne Verlagsausgaben.
Die Liste der Faktoren, die einen Einfluss auf die Notenerkennung haben, ließe sich unendlich fortführen: Dichte und Vollständigkeit des Notenbildes, Schwarz-Weiß-Kontrast und Qualität der Originalnotenvorlage, gewählte Bildauflösung (dpi) beim Scannen, möglicher Lichteinfall auf die optische Scannereinheit et cetera pp.
Vor diesem Hintergrund kann man gut nachvollziehen, wie sehr ein Notenerkennungsalgorithmus "ins Schwitzen geraten" kann, wenn es um die Umsetzung komplexer Musiknotationen geht. Und umso beachtlicher ist, was ein Programm wie SmartScore 64 NE heutzutage bei der optischen Musikerkennung zu leisten imstande ist.
Die wesentlichen Elemente bei der Notenerkennung
Eine Notenerkennung ist immer "nur" ein optischer Prozess. Daher auch der Name "optische Musikerkennung" (OMR). Musikalische und/oder notationstechnische Kriterien spielen bei der Umwandlung eines Notenscans oder einer Noten-PDF keine oder nur eine untergeordnete Rolle. Ob eine als Ton "F" erkannte Note richtig oder falsch ist, kann SmartScore nicht wissen. Ob eine erkannte Viertelnote im Kontext mit der Folgenote einen Augmentationspunkt benötigt oder nicht, ist SmartScore im Moment der Notenerkennung "quasi egal". Das Programm filtert und interpretiert stets nur grafische Informationen aus der Bildvorlage und trifft dann die Entscheidung, um welches Notationssymbol es sich handelt. Zum Glück gelingt dies SmartScore nach 30jähriger Entwicklungsgeschichte inzwischen ganz hervorragend :-)
Damit SmartScore aber alle seine Fähigkeiten und Stärken bei der Notenerkennung ausspielen kann, müssen die Notenvorlagen bestimmte Mindestvoraussetzungen erfüllen. Anders geht es nicht. Trotz aller fortschrittlichen Algorithmen und künstlicher Intelligenz an Bord ist SmartScore nämlich ein Stück weit wie wir: Es mag Noten, die gut lesbar sind! Und ganz wesentliche Elemente bei der optischen Musikerkennung, die darüber entscheiden, ob eine Notenseite für SmartScore gut lesbar, gut interpretierbar und damit gut erkennbar ist, sind Linien.
Notenlinien, Taktstriche und Notenhälse sind die Basis einer erfolgreichen Notenerkennung
- Notenlinien, Notensysteme: bilden das Fundament einer Musiknotation und das Tonhöhengerüst.
- Taktstriche: verbinden Notenlinien zu einem Notensystem, Systeme zu Akkoladen und teilen die Musik in metrische Einheiten ein.
- Notenhälse (mit oder ohne Fähnchen oder Balken): definieren in Verbindung zum geschwärzten oder hohlen Notenkopf den rhyhtmischen Notenwert.
Da sind sie, die Grundpfeiler einer jeden Musiknotation: Tonhöhe, Tondauer, Rhythmus und Metrum. Und all diese Grundpfeiler basieren bei der optischen Musikerkennung auf einem grafischen Element, das so unscheinbar wirkt: der Linie. Wer hätte das gedacht?
Aber meine Notenseiten sehen doch "tipptopp" aus
Unser Support-Team erreichen gelegentlich Notenscans und Vorlagen von Anwenderinnen und Anwendern, die prinzipiell alle Vorgaben für eine sehr gute Notenerkennung erfüllen, dennoch aber ein wenig erfreuliches Erkennungsergebnis liefern. Was ist da los?
Kurz und knapp: die Notenseiten sind schief.
Wir erinnern an das bisher Gesagte. Notenerkennung bedeutet stets die rein optische Auswertung einer grafischen Notenvorlage (Notenscans, PDF-Noten). Die Lesbarkeit von Linienelementen innerhalb einer Notenvorlage (Notenlinien, Taktstriche, Notenhälse) ist dabei wesentliche Voraussetzung für eine gute Notenerkennung in SmartScore. Sind Notenseiten nun schief, laufen Linien aus einem Raster, das SmartScore während des Erkennungsvorgangs für uns unsichtbar über die Notenseiten legt. Je größer die "Schräglage" der Notenseite ist, desto eher sind Notenlinien, Taktstriche und Notenhälse nicht mehr mit diesem Horizontal‑/Vertikalraster in Einklang zu bringen. Und damit beginnen die Probleme bei der Notenerkennung, was leicht nachvollziehbar sein dürfte.
Vereinfachte Darstellung: Linienelemente laufen aus dem Erkennungsraster
Was ist zu tun?
Will man Schwierigkeiten bei der Notenerkennung von Anfang an möglichst vermeiden, sollte man grundsätzlich nach dem Scannen oder nach dem Import einer Noten-PDF zuerst einmal prüfen, ob die Notenseiten möglichst gerade ausgerichtet sind oder ob eventuell eine deutliche "Schieflage" vorliegt. Wenn dem so ist, sollte man eingreifen. Im Hinblick auf die Notenerkennung lohnt sich dies allemal. Da SmartScore das einzige Notenerkennungsprogramm ist, das mit dem Bildeditor auch ein Tool zur Bildbearbeitung enthält, ist man für diesen Arbeitsschritt gleich bestens gerüstet.
Notenseiten im SmartScore-Bildeditor öffnen
- Extern gescannte Seiten (TIF/PDF-Datei): Rufe den Menübefehl Datei > Öffnen auf und wähle eine TIF- bzw. PDF-Datei. Die Notenvorlagen werden direkt im Bildeditor geöffnet.
- Nach dem Scannen in SmartScore: Nach dem Scannen der letzten Seite erscheint in SmartScore ein kleines Auswahlfenster, mit dem du den nächsten Bearbeitungsschritt auswählst. Klicke hier auf "Noten im Bildeditor öffnen".
- Nach dem Import einer Noten-PDF in das Fenster "Notenerkennung": Im Anschluss an die Konvertierung (PDF-zu-TIF) wirst du gefragt, ob du die Notenseiten im SmartScore-Bildeditor öffnen möchtest. Klicke hier auf "Ja".
Notenseiten begradigen
Notenseiten zu begradigen klingt kompliziert, ist es im SmartScore-Bildeditor aber nicht. In der im Bildeditor oben angebrachten Toolleiste findest du ein speziell für diese Aufgabenstellung entwickeltes Werkzeug, mit dem das Begradigen von Notenseiten geradezu ein Kinderspiel ist. Gemeint ist das Tool zur Schräglagenkorrektur. Und so funktioniert es:
Animation: Notenseiten im SmartScore-Bildeditor begradigen
- Klicke in der Bildeditor-Toolleiste auf die Taste Schräglagenkorrektur
.
- Klicke und ziehe mit dem Mauszeiger, der nun die Form eines Kreuzes angenommen hat, eine horizontale Linie entlang einer (schiefen) Notensystemlinie.
- Sobald diese rote Linie möglichst parallel (am besten deckungsgleich) mit dem "schiefen" Notensystem ist, lässt du die Maustaste los. SmartScore berechnet nun die "Verdrehung" der Seite und richtet diese gerade aus.
- Nutze bei mehrseitigen Notendokumenten die Tasten Nächste Seite
und Vorherige Seite
, um alle enthaltenen Seiten im Hinblick auf "Schieflagen" zu überprüfen.
Nochmals und weil es so wichtig ist: Schief gescannte Noten oder allgemein Notenbilder, die nicht möglichst gerade ausgerichtet sind, stellen die Hauptursache für eine weniger gute Notenerkennung dar. Es empfiehlt sich daher immer, die Notenseiten vor der Erkennung im Bildeditor dahingehend zu prüfen und ggf. Korrekturen vorzunehmen. Das spart nicht nur Zeit, sondern vielleicht auch das eine oder andere Ärgernis.
Einfach mal ausprobieren!
Na denn, bis dann :-)
TIPPS …
Eine erfolgreiche Notenerkennung beginnt bereits beim Scannen. Wenn du also deine gedruckten Noten scannst, dann achte gleich von der ersten Seite an darauf, diese möglichst gerade in den Scanner einzulegen.
Falls du deine Scans oder importierten Notenvorlagen noch vor dem Erkennungsvorgang optimieren willst oder musst, nutze dafür die zahlreichen Tools des SmartScore-Bildeditors. Was alles möglich ist und wobei dir der Bildeditor helfen kann, erfährst du in der SmartScore-Online-Hilfe und dort in einem eigenen Kapitel Bildbearbeitung.
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