OmniOMR – rozpoznávání hudebního záznamu pomocí strojového učení pro digitální knihovny
Cíle projektu
Cíl projektu je automaticky zdokumentovat, evidovat a zpřístupňovat hudební kulturní dědictví zapsané v hudební notaci v českých digitálních knihovních sbírkách. Ten bude naplněn pomocí implementace dvou úzce souvisejících funkcionalit pro české digitální sbírky: 1) Umožnit vyhledávání hudební notace, 2) umožnit vyhledávání v hudební notaci a pomocí hudební notace. Tato funkcionalita vyžaduje, aby bylo umožněno automaticky: - Detekovat regiony dokumentů obsahujících hudební notaci a určit typ notace, - Extrahovat z detekovaných regionů hudebně-sémantické informace (výšky, délky, pořadí tónů), - Indexovat výsledky v databázi a implementovat uživatelsky přívětivé flexibilní vyhledávání v notačních datech. a aby tyto možnosti byly zprovozněny a zpřístupněny v příslušných uživatelských rozhraních, což představuje technologické cíle projektu.
Klíčová slova
OMRoptical music recognitionmachine learningmusic manuscriptsdigital libraries
Veřejná podpora
Poskytovatel
Ministerstvo kultury
Program
Program NAKI III - program na podporu aplikovaného výzkumu v oblasti národní a kulturní identity na léta 2023 až 2030
Veřejná soutěž
SMK02023DH001
Hlavní účastníci
Univerzita Karlova / Matematicko-fyzikální fakulta
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
008/2023/OVV
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
OmniOMR - optical music recognition using machine learning for digital libraries
Anotace anglicky
The goal of the project is to automatically document, index, and make accessible musical cultural heritage recorded by means of music notation in Czech digital library collections. This goal requires implementing two interconnected functionalities for Czech digital library systems: 1) Search for musical notation, 2) Search in musical notation, and using musical notation. This functionality requires automatically: - detecting regions containing music notation in digitized documents, and classify them according to notation type; - from the detected regions, extracting musical semantics (pitches, durations and onsets of encoded tones); - indexing the results in a database and implementing user-friendly flexible search in notation data; and that these capabilities are deployed and made accessible in user interfaces, which are the technological goals of the project.
Vědní obory
Kategorie VaV
AP - Aplikovaný výzkum
OECD FORD - hlavní obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - vedlejší obor
50804 - Library science
OECD FORD - další vedlejší obor
60500 - Other Humanities and the Arts
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi
BC - Teorie a systémy řízení
BD - Teorie informace
IN - Informatika
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 3. 2023
Ukončení řešení
31. 12. 2027
Poslední stav řešení
B - Běžící víceletý projekt
Poslední uvolnění podpory
16. 3. 2023
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP25-MK0-DH-R
Datum dodání záznamu
13. 2. 2025
Finance
Celkové uznané náklady
24 796 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
24 796 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Uznané náklady
24 796 tis. Kč
Statní podpora
24 796 tis. Kč
0%
Poskytovatel
Ministerstvo kultury
OECD FORD
Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Doba řešení
01. 03. 2023 - 31. 12. 2027