स्वचालित संगीत प्रतिलेखन
स्वचालित संगीत प्रतिलेखन ऑडियो रिकॉर्डिंग को प्रतीकात्मक संगीत संकेतन (जैसे, नोट पिच, शुरुआत, और अवधि के साथ स्कोर) में बदलने का कार्य है। इसे क्लैपुरी (2008) द्वारा एक शोध समस्या के रूप में औपचारिक रूप दिया गया है, यह संगीत सूचना पुनर्प्राप्ति में सबसे चुनौतीपूर्ण कार्यों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। प्रतिलेखन संगीत शिक्षा, रचना विश्लेषण और डिजिटल संरक्षण को सक्षम बनाता है। आधुनिक प्रणालियों, विशेष रूप से पियानो संगीत (हॉथोर्न एट अल., 2019) के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करने वाली प्रणालियों ने महत्वपूर्ण प्रगति हासिल की है, लेकिन सामान्य पॉलीफोनिक संगीत पर अभी भी पूर्णता से बहुत दूर हैं।
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स्रोत
- Klapuri, A. (2008). Automatic music transcription as we know it today. Journal of New Music Research, 33(3), 323-337. DOI: 10.1007/978-0-387-30441-0_20 ↗
- Poliner, G. E., & Ellis, D. P. (2007). A discriminative model for polyphonic piano transcription. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 15(3), 1116-1126. DOI: 10.1155/2007/48317 ↗
- Hawthorne, C., Elsen, E., Song, J., Roberts, A., Simon, I., Raffel, C., ... & Engel, J. (2019). Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription. In ISMIR. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Music Transcription Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/music-information-retrieval/automatic-music-transcription
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