Optical music recognition
অপটিক্যাল মিউজিক রিকগনিশন (ও. এম. আর) হল গবেষণার একটি ক্ষেত্র যা নথিতে গণনামূলকভাবে বাদ্যযন্ত্রের স্বরলিপি কীভাবে পড়তে হয় তা তদন্ত করে। ও. এম. আর-এর লক্ষ্য হল কম্পিউটারকে শীট সঙ্গীত পড়তে ও ব্যাখ্যা করতে শেখানো এবং লিখিত সঙ্গীত স্কোরের একটি মেশিন-পঠনযোগ্য সংস্করণ তৈরি করা। একবার ডিজিটালভাবে ধরা পড়লে, সঙ্গীতটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত ফাইল ফরম্যাটে সংরক্ষণ করা যেতে পারে, যেমন। এম. আই. ডি. আই (প্লেব্যাকের জন্য) এবং মিউজিক এক্স. এম. এল (পৃষ্ঠা বিন্যাসের জন্য)। অতীতে এটিকে বিভ্রান্তিকরভাবে "মিউজিক অপটিক্যাল ক্যারেক্টর রিকগনিশন" বলা হত। উল্লেখযোগ্য পার্থক্যের কারণে, এই শব্দটি আর ব্যবহার করা উচিত নয়। 1960-এর দশকের শেষের দিকে ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজিতে মুদ্রিত শীট সঙ্গীতের অপটিক্যাল সঙ্গীত স্বীকৃতি শুরু হয় যখন প্রথম চিত্র স্ক্যানারগুলি গবেষণা প্রতিষ্ঠানের জন্য সাশ্রয়ী হয়ে ওঠে। প্রাথমিক কম্পিউটারগুলির সীমিত স্মৃতির কারণে, প্রথম প্রচেষ্টাগুলি কেবলমাত্র কয়েকটি পরিমাপের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। 1984 সালে, ওয়াসেদা বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি জাপানি গবেষণা দল ডাব্লুএবিওটি (ওয়াসেদা রোবট) নামে একটি বিশেষ রোবট তৈরি করেছিল, যা তার সামনে সঙ্গীত শীটটি পড়তে এবং একটি বৈদ্যুতিক অঙ্গে একজন গায়কের সাথে থাকতে সক্ষম ছিল। ইচিরো ফুজিনাগা, নিকোলাস কার্টার, কিয়া এনজি, ডেভিড বেইনব্রিজ এবং টিম বেল ওএমআর-এর প্রাথমিক গবেষণা পরিচালনা করেছিলেন। এই গবেষকরা এমন অনেক কৌশল তৈরি করেছেন যা আজও ব্যবহৃত হচ্ছে। প্রথম বাণিজ্যিক ও. এম. আর অ্যাপ্লিকেশন, মিডিসকান (বর্তমানে স্মার্টস্কোর), 1991 সালে মুসিটেক কর্পোরেশন দ্বারা প্রকাশিত হয়েছিল। ভাল ক্যামেরা এবং পর্যাপ্ত গণনামূলক শক্তি সহ স্মার্টফোনের প্রাপ্যতা মোবাইল সমাধানের পথ প্রশস্ত করেছে যেখানে ব্যবহারকারী স্মার্টফোনের সাথে একটি ছবি তোলে এবং ডিভাইসটি সরাসরি চিত্রটি প্রক্রিয়া করে। অন্যান্য ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্ক অপটিক্যাল সঙ্গীত স্বীকৃতি গবেষণার অন্যান্য ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কিত, যার মধ্যে রয়েছে কম্পিউটার দৃষ্টি, নথি বিশ্লেষণ এবং সঙ্গীত তথ্য পুনরুদ্ধার। এটি অনুশীলনকারী সঙ্গীতশিল্পী এবং সুরকারদের জন্য প্রাসঙ্গিক যারা কম্পিউটারে সঙ্গীত প্রবেশের উপায় হিসাবে ও. এম. আর সিস্টেম ব্যবহার করতে পারে এবং এইভাবে সঙ্গীত রচনা, প্রতিলিপি এবং সম্পাদনা প্রক্রিয়া সহজতর করতে পারে। একটি গ্রন্থাগারে, একটি ও. এম. আর ব্যবস্থা সঙ্গীতের স্কোরগুলি অনুসন্ধানযোগ্য করে তুলতে পারে এবং সঙ্গীতবিদদের জন্য এটি স্কেলে পরিমাণগত সঙ্গীততাত্ত্বিক অধ্যয়ন পরিচালনা করার অনুমতি দেবে। ও. এম. আর বনাম ও. সি. আর অপটিক্যাল সঙ্গীত স্বীকৃতিকে প্রায়শই অপটিক্যাল চরিত্র স্বীকৃতির সাথে তুলনা করা হয়। সবচেয়ে বড় পার্থক্য হল যে সঙ্গীত স্বরলিপি একটি কৃতিত্বপূর্ণ লিখন পদ্ধতি। এর মানে হল যে বর্ণমালায় সুনির্দিষ্ট আদিম (যেমন, কান্ড, নোটহেড বা ফ্ল্যাগ) রয়েছে, তবে এটি তাদের বিন্যাস-কীভাবে সেগুলি স্থাপন করা হয় এবং স্টফের উপর সাজানো হয়-যা শব্দার্থবিদ্যা এবং এটি কীভাবে ব্যাখ্যা করা উচিত তা নির্ধারণ করে। দ্বিতীয় প্রধান পার্থক্যটি হল যে একটি ও. সি. আর ব্যবস্থা অক্ষর এবং শব্দ শনাক্তকরণের বাইরে যায় না, তবে একটি ও. এম. আর ব্যবস্থা সঙ্গীতের শব্দার্থও পুনরুদ্ধার করবে বলে আশা করা হয়ঃ ব্যবহারকারী আশা করেন যে একটি স্বরের উল্লম্ব অবস্থান (গ্রাফিকাল ধারণা) সঙ্গীত স্বরলিপির নিয়ম প্রয়োগ করে পিচে (বাদ্যযন্ত্র ধারণা) অনুবাদ করা হচ্ছে। লক্ষ্য করুন যে পাঠ্য স্বীকৃতিতে কোনও যথাযথ সমতুল্য নেই। উপমা হিসাবে, একটি মিউজিক শিটের একটি চিত্র থেকে সঙ্গীত পুনরুদ্ধার করা কোনও ওয়েবসাইটের স্ক্রিনশট থেকে এইচটিএমএল সোর্স কোড পুনরুদ্ধার করার মতোই চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। তৃতীয় পার্থক্যটি ব্যবহৃত অক্ষরের সেট থেকে আসে। যদিও চীনা ভাষার মতো লিখন পদ্ধতিতে অসাধারণভাবে জটিল অক্ষরের সেট রয়েছে, ও. এম. আর-এর জন্য আদিম অক্ষরের সেট অনেক বড় মাপের বিস্তৃত, একটি বিন্দুর মতো ক্ষুদ্র উপাদান থেকে শুরু করে বড় উপাদান পর্যন্ত যা সম্ভাব্যভাবে একটি ব্রেসের মতো পুরো পৃষ্ঠাকে বিস্তৃত করে। কিছু প্রতীকের প্রায় সীমাহীন চেহারা থাকে স্লার্সের মতো, যা কেবল কম-বেশি মসৃণ বক্ররেখা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা যে কোনও জায়গায় বিঘ্নিত হতে পারে। পরিশেষে, সঙ্গীত স্বরলিপিতে সর্বব্যাপী দ্বি-মাত্রিক স্থানিক সম্পর্ক জড়িত থাকে, যেখানে পাঠ্যকে তথ্যের এক-মাত্রিক প্রবাহ হিসাবে পড়া যেতে পারে, একবার বেসলাইন প্রতিষ্ঠিত হয়ে গেলে। ও. এম. আর-এর পন্থা সঙ্গীত স্কোরগুলি শনাক্ত করার প্রক্রিয়াটি সাধারণত ছোট ছোট ধাপে বিভক্ত করা হয় যা বিশেষ প্যাটার্ন স্বীকৃতি অ্যালগরিদমগুলির সাথে পরিচালিত হয়। অনেক প্রতিযোগিতামূলক পদ্ধতির প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে যার মধ্যে বেশিরভাগই একটি পাইপলাইন স্থাপত্য ভাগ করে নেয়, যেখানে এই পাইপলাইনের প্রতিটি ধাপ একটি নির্দিষ্ট ক্রিয়া সম্পাদন করে, যেমন পরবর্তী পর্যায়ে যাওয়ার আগে কর্মীদের লাইন সনাক্ত করা এবং অপসারণ করা। এই পদ্ধতির একটি সাধারণ সমস্যা হল যে একটি পর্যায়ে তৈরি করা ত্রুটি এবং শিল্পকর্মগুলি সিস্টেমের মাধ্যমে প্রচারিত হয় এবং কর্মক্ষমতাকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি স্টাফ লাইন সনাক্তকরণ পর্যায়টি সঙ্গীত কর্মীদের অস্তিত্ব সঠিকভাবে সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয়, তবে পরবর্তী পদক্ষেপগুলি সম্ভবত চিত্রের সেই অঞ্চলটিকে উপেক্ষা করবে, যার ফলে আউটপুটে তথ্য অনুপস্থিত থাকবে। আপাতদৃষ্টিতে সহজ প্রকৃতির কারণে অপটিক্যাল সঙ্গীত স্বীকৃতি প্রায়শই অবমূল্যায়ন করা হয়ঃ যদি টাইপসেট সঙ্গীতের একটি নিখুঁত স্ক্যান সরবরাহ করা হয়, তবে ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি মোটামুটি সহজ অ্যালগরিদমের ক্রমের সাথে সমাধান করা যেতে পারে, যেমন অনুমান এবং টেমপ্লেট ম্যাচিং। যাইহোক, দুর্বল স্ক্যান বা হাতে লেখা সঙ্গীতের জন্য প্রক্রিয়াটি উল্লেখযোগ্যভাবে কঠিন হয়ে যায়, যা অনেক সিস্টেম সম্পূর্ণরূপে চিনতে ব্যর্থ হয়। এবং এমনকি যদি সমস্ত প্রতীক নিখুঁতভাবে সনাক্ত করা যেত, তবুও অস্পষ্টতা এবং সঙ্গীত স্বরলিপির নিয়মগুলির ঘন ঘন লঙ্ঘনের কারণে সঙ্গীত শব্দার্থবিদ্যা পুনরুদ্ধার করা এখনও চ্যালেঞ্জিং (চোপিনের নকটার্নের উদাহরণ দেখুন)। ডোনাল্ড বার্ড এবং জ্যাকব সাইমনসেন যুক্তি দেন যে ওএমআর কঠিন কারণ আধুনিক সঙ্গীত স্বরলিপি অত্যন্ত জটিল। ডোনাল্ড বার্ড বেশ কয়েকটি আকর্ষণীয় উদাহরণের পাশাপাশি সঙ্গীত স্বরলিপির চরম উদাহরণও সংগ্রহ করেছেন যা সঙ্গীত স্বরলিপির নিখুঁত জটিলতা প্রদর্শন করে। ও. এম. আর সিস্টেমের আউটপুট ও. এম. আর সিস্টেমের জন্য সাধারণ প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছে সঙ্গীত স্কোরের একটি শ্রবণযোগ্য সংস্করণ তৈরি করা (পুনঃপ্রয়োগযোগ্যতা হিসাবে উল্লেখ করা হয়)। এই ধরনের সংস্করণ তৈরি করার একটি সাধারণ উপায় হল একটি এম. আই. ডি. আই ফাইল তৈরি করা, যা একটি অডিও ফাইলে সংশ্লেষিত করা যেতে পারে। যদিও, এম. আই. ডি. আই ফাইলগুলি খোদাইয়ের তথ্য (নোটগুলি কীভাবে স্থাপন করা হয়েছিল) বা সুরেলা বানান সংরক্ষণ করতে সক্ষম নয়। যদি সঙ্গীতের স্কোরগুলি মানুষের পাঠযোগ্যতার লক্ষ্যের সাথে স্বীকৃত হয় (পুনঃমুদ্রণযোগ্যতা হিসাবে উল্লেখ করা হয়), তবে কাঠামোগত এনকোডিং পুনরুদ্ধার করতে হবে, যার মধ্যে বিন্যাস এবং খোদাই সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই তথ্য সংরক্ষণের জন্য উপযুক্ত বিন্যাসগুলির মধ্যে রয়েছে এম. ই. আই এবং মিউজিক এক্স. এম. এল। এই দুটি অ্যাপ্লিকেশন ছাড়াও, শুধুমাত্র ছবি থেকে মেটাডেটা বের করা বা অনুসন্ধান সক্ষম করাও আকর্ষণীয় হতে পারে। প্রথম দুটি অ্যাপ্লিকেশনের বিপরীতে, সঙ্গীত স্কোরের একটি নিম্ন স্তরের বোধগম্যতা এই কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য যথেষ্ট হতে পারে। 2001 সালে ডেভিড বেইনব্রিজ এবং টিম বেল ও. এম. আর-এর চ্যালেঞ্জ নিয়ে তাদের কাজ প্রকাশ করেন, যেখানে তারা পূর্ববর্তী গবেষণা পর্যালোচনা করেন এবং ও. এম. আর-এর জন্য একটি সাধারণ কাঠামো বের করেন। তাদের কাঠামো 2001 সালের পর উন্নত অনেক সিস্টেম দ্বারা ব্যবহার করা হয়েছে। কাঠামোর চারটি স্বতন্ত্র পর্যায় রয়েছে যার মধ্যে বস্তুর চাক্ষুষ সনাক্তকরণের উপর প্রচুর জোর দেওয়া হয়েছে। তারা লক্ষ্য করেছেন যে, সঙ্গীত শব্দার্থবিজ্ঞানের পুনর্গঠন প্রায়শই প্রকাশিত নিবন্ধগুলি থেকে বাদ দেওয়া হত কারণ ব্যবহৃত ক্রিয়াকলাপগুলি আউটপুট বিন্যাসের জন্য নির্দিষ্ট ছিল। রিফাইন্ড ফ্রেমওয়ার্ক (2012) 2012 সালে, আনা রেবেলো এবং অন্যান্যরা। অপটিক্যাল সঙ্গীত স্বীকৃতির জন্য জরিপকৃত কৌশল। তারা প্রকাশিত গবেষণাকে শ্রেণীবদ্ধ করেন এবং ও. এম. আর পাইপলাইনকে চারটি পর্যায়ে পরিমার্জিত করেনঃ প্রাক প্রক্রিয়াকরণ, সঙ্গীত প্রতীক স্বীকৃতি, সঙ্গীত স্বরলিপি পুনর্গঠন এবং চূড়ান্ত উপস্থাপনা নির্মাণ। এই কাঠামোটি ও. এম. আর-এর প্রকৃত মান হয়ে ওঠে এবং আজও ব্যবহৃত হচ্ছে (যদিও কখনও কখনও সামান্য ভিন্ন পরিভাষা সহ)। প্রতিটি ব্লকের জন্য, তারা সেই সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য ব্যবহৃত কৌশলগুলির একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেয়। এই প্রকাশনাটি 2019 সালের হিসাবে ও. এম. আর গবেষণার উপর সর্বাধিক উদ্ধৃত গবেষণাপত্র। গভীর শিক্ষা (2016 সাল থেকে) গভীর শিক্ষার আবির্ভাবের সাথে সাথে অনেক কম্পিউটার দৃষ্টি সমস্যা হাতে তৈরি হিউরিস্টিক্স এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সাথে অপরিহার্য প্রোগ্রামিং থেকে মেশিন লার্নিংয়ের দিকে সরে গেছে। অপটিক্যাল সঙ্গীত স্বীকৃতিতে, কর্মী প্রক্রিয়াকরণ পর্যায়, সঙ্গীত বস্তু সনাক্তকরণ পর্যায়, পাশাপাশি সঙ্গীত স্বরলিপি পুনর্গঠন পর্যায় গভীর শিক্ষার মাধ্যমে সেগুলি সমাধান করার সফল প্রচেষ্টা দেখেছে। এমনকি সম্পূর্ণ নতুন পদ্ধতির প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে সিকোয়েন্স-টু-সিকোয়েন্স মডেলগুলির সাথে এন্ড-টু-এন্ড ফ্যাশনে ওএমআর সমাধান করা, যা সঙ্গীত স্কোরের একটি চিত্র নেয় এবং সরাসরি একটি সরলীকৃত বিন্যাসে স্বীকৃত সঙ্গীত তৈরি করে। উল্লেখযোগ্য বৈজ্ঞানিক প্রকল্প কর্মী অপসারণ চ্যালেঞ্জ 2016 সালের আগে বিকশিত ব্যবস্থাগুলির জন্য, কর্মী সনাক্তকরণ এবং অপসারণ একটি উল্লেখযোগ্য বাধা সৃষ্টি করেছিল। শিল্পকলার উন্নতির জন্য এবং ক্ষেত্রের অগ্রগতির জন্য একটি বৈজ্ঞানিক প্রতিযোগিতার আয়োজন করা হয়েছিল। চমৎকার ফলাফল এবং আধুনিক কৌশলের কারণে কর্মী অপসারণের পর্যায়টি অপ্রচলিত হয়ে পড়েছিল, এই প্রতিযোগিতাটি বন্ধ করে দেওয়া হয়েছিল। যাইহোক, এই চ্যালেঞ্জের জন্য যে বিনামূল্যে উপলব্ধ সিভিসি-মুসকিমা ডেটাসেট তৈরি করা হয়েছিল তা এখনও ওএমআর গবেষণার জন্য অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক কারণ এতে 50 জন বিভিন্ন সঙ্গীতজ্ঞের দ্বারা প্রতিলিপি করা হাতে লেখা সঙ্গীত স্কোরের 1000 টি উচ্চমানের চিত্র রয়েছে। এটি আরও এম. ইউ. এস. সি. আই. এম. এ + + ডেটাসেটে প্রসারিত করা হয়েছে, যেখানে 1000 পৃষ্ঠার মধ্যে 140 পৃষ্ঠার বিস্তারিত টীকা রয়েছে। সিমসা দ্য সিঙ্গেল ইন্টারফেস ফর মিউজিক স্কোর সার্চিং অ্যান্ড অ্যানালাইসিস প্রজেক্ট (সিমসা) সম্ভবত সবচেয়ে বড় প্রকল্প যা সঙ্গীতের স্কোরগুলি সনাক্ত করতে এবং সেগুলিকে অ্যাক্সেসযোগ্য করার জন্য কম্পিউটার শেখানোর চেষ্টা করে। লিবার উসুলিস এবং ক্যান্টাস আল্টিমাস সহ বেশ কয়েকটি উপ-প্রকল্প ইতিমধ্যে সফলভাবে সম্পন্ন হয়েছে। ট্রাম্পা টুয়ার্ডস রিচার অনলাইন মিউজিক পাবলিক-ডোমেন আর্কাইভস (ট্রাম্পা) একটি আন্তর্জাতিক গবেষণা প্রকল্প, যা ইউরোপীয় ইউনিয়ন দ্বারা স্পনসর করা হয়, যা পাবলিক-ডোমেন ডিজিটাল সঙ্গীত সংস্থানগুলিকে কীভাবে আরও সহজলভ্য করা যায় তা তদন্ত করে। ডেটাসেট ও. এম. আর সিস্টেমের বিকাশ পর্যাপ্ত আকার এবং বৈচিত্র্যের পরীক্ষার ডেটাসেট থেকে উপকৃত হয় যাতে সিস্টেমটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কাজ করে তা নিশ্চিত করা যায়। যাইহোক, আইনি কারণ এবং সম্ভাব্য কপিরাইট লঙ্ঘনের কারণে, এই ধরনের ডেটাসেট সংকলন এবং প্রকাশ করা চ্যালেঞ্জিং। ও. এম. আর-এর জন্য সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য ডেটাসেটগুলি ও. এম. আর ডেটাসেট প্রকল্প দ্বারা উল্লেখ এবং সংক্ষিপ্ত করা হয় এবং এর মধ্যে রয়েছে সি. ভি. সি-মুসসিমা, মুসসিমা + +, ডিপস্কোরস, প্রাইমস, হোমস এবং এস. ই. আই. এল. এস ডেটাসেট, পাশাপাশি ইউনিভার্সাল মিউজিক সিম্বল কালেকশন। ফরাসি কোম্পানি নিউজিক র্যান্ডম স্কোর জেনারেশন ব্যবহার করে তার ও. এম. আর প্রযুক্তি মেইস্ট্রিয়ার বিকাশে একটি ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করেছে। সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার কপিরাইটের সমস্যাগুলি এড়াতে এবং সঙ্গীতের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সহায়তা করে যা প্রকৃত সংগ্রহে খুব কমই ঘটে, যার ফলে শেষ পর্যন্ত (সংস্থার দাবি অনুসারে) আরও সঠিক সঙ্গীত স্বীকৃতি পাওয়া যায়। সফ্টওয়্যার একাডেমিক এবং ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার ওপেন সোর্স ওএমআর প্রকল্পগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়, যেমন অডিভেরিসের মতো উন্নত সফ্টওয়্যার থেকে শুরু করে অনেক প্রকল্প যা একাডেমিয়ায় বাস্তবায়িত হয়েছে, তবে এর মধ্যে কয়েকটি মাত্র পরিপক্ক অবস্থায় পৌঁছেছে এবং সফলভাবে ব্যবহারকারীদের কাছে মোতায়েন করা হয়েছে। এই ব্যবস্থাগুলির মধ্যে রয়েছেঃ গেমেরা ডি. এম. ও. এস-এর জন্য আরুস্পিক্স অডিভেরিস ক্যান্টর মিউজিকস্টেভস টুলকিট ওমার ওপেনও. এম. আর রোডান কমার্শিয়াল সফ্টওয়্যার গত 20 বছরে তৈরি করা বেশিরভাগ বাণিজ্যিক ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন বাণিজ্যিক সাফল্যের অভাবে আবার বন্ধ হয়ে গেছে, শুধুমাত্র কয়েকটি বিক্রেতা রয়ে গেছে যারা এখনও ও. এম. আর পণ্যগুলি বিকাশ, রক্ষণাবেক্ষণ এবং বিক্রি করছে। এই পণ্যগুলির মধ্যে কিছু 100% নির্ভুলতার সাথে অত্যন্ত উচ্চ স্বীকৃতির হার দাবি করে তবে এই সংখ্যাগুলি কীভাবে প্রাপ্ত হয়েছিল তা প্রকাশ করতে ব্যর্থ হয়, যার ফলে সেগুলি যাচাই করা এবং বিভিন্ন ওএমআর সিস্টেমের তুলনা করা প্রায় অসম্ভব হয়ে পড়ে। ফোর্ট নোটেশন দ্বারা ক্যাপেলা-স্ক্যান ফোর্ট এম. আই. ডি. আই-সংযোগ স্ক্যান সিস্টেমগুলি রচনা ও সাজানোর মাধ্যমে নোটস্ক্যান নাইটিংগেল মাইরিয়াড এস. এ. আর. এল ও. এম. ই. আর (অপটিক্যাল মিউজিক ইজি রিডার) এর সাথে সমন্বিত হারমোনি অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং মেলোডি অ্যাসিস্ট্যান্টের জন্য অ্যাড-অনঃ নিউরাট্রন দ্বারা মাইরিয়াড সফ্টওয়্যার পি. ডি. এফ. টু মিউজিক প্রো ফটোস্কোর ফটোস্কোরের হালকা সংস্করণ সিবেলিয়াসে ব্যবহৃত হয়; ফটোস্কোর মুসিটেক দ্বারা এন. পি. সি. আইমেজিং স্মার্টস্কোর দ্বারা শার্প আই এস. ডি. কে স্কোরস্ক্যান ব্যবহার করে। পূর্বে "মিডিসকান" হিসাবে প্যাকেজ করা হয়েছিল। (স্মার্টস্কোর লাইট ফিনালের পূর্ববর্তী সংস্করণগুলিতে ব্যবহৃত হয়েছে)। স্ক্যানস্কোর (এছাড়াও ফোর্টে নোটেশন সহ একটি বান্ডিল হিসাবে)। সাউন্ডস্লাইস পিডিএফ/ছবি আমদানিকারক। এআই-ভিত্তিক ওএমআর সিস্টেম 2022 সালের সেপ্টেম্বরে বিটাতে মুক্তি পায়। নিউজিকের মেইস্ট্রিয়া। 2021 সালের মে মাসে মুক্তিপ্রাপ্ত, মেস্ট্রিয়া গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে নতুন প্রজন্মের ওএমআর প্রযুক্তির একটি উদাহরণ। সংস্থাটি দাবি করেছে যে এটি কেবল আরও ভাল ফলাফলই আনে না, এর অর্থ "প্রতিটি রূপান্তরের সাথে এটি আরও নির্ভুল হয়ে ওঠে"। উন্নত ক্যামেরা এবং প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা বৃদ্ধি গুগল প্লে স্টোর এবং অ্যাপল স্টোর উভয় ক্ষেত্রেই বিভিন্ন মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করেছে। প্রায়শই দৃষ্টি-প্রদর্শনের দিকে মনোনিবেশ করা হয় (দৃষ্টি-পাঠ দেখুন)-যন্ত্রটিতে বাজানো ধ্বনিতে শীট সঙ্গীতকে রূপান্তরিত করা হয়। গিয়ার আপ এবি নোটমেটমি নাউ বাই নিউরাট্রন নোটেশন স্ক্যানার বাই সং ঝাং প্লেস্কোর 2 বাই অর্গানাম লিমিটেড স্মার্টস্কোর নোটরিডার বাই মুসিটেক নিউজিক অ্যাপ আরও দেখুন সঙ্গীত তথ্য পুনরুদ্ধার (এম. আই. আর) হল সঙ্গীত স্কোর এবং অডিও সহ মিডিয়া থেকে সঙ্গীত তথ্য পুনরুদ্ধারের বিস্তৃত সমস্যা। অপটিক্যাল ক্যারেক্টর রিকগনিশন (ও. সি. আর) হল পাঠ্যের স্বীকৃতি যা নথি পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে ও. এম. আর এবং এম. আই. আর-এর অনুরূপভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। যাইহোক, একটি সম্পূর্ণ ও. এম. আর ব্যবস্থাকে অবশ্যই বিশ্বস্তভাবে পাঠ্যের প্রতিনিধিত্ব করতে হবে যা সঙ্গীত স্কোরগুলিতে উপস্থিত থাকে, তাই ও. এম. আর আসলে ও. সি. আর-এর একটি সুপারসেট। রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্ক রেকর্ডিং অফ দ্য আইএসএমআইআর 2018 টিউটোরিয়াল "অপটিক্যাল মিউজিক রিকগনিশন ফর ডামিজ" অপটিক্যাল মিউজিক রিকগনিশন (ওএমআর): প্রোগ্রাম এবং বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র ওএমআর (অপটিক্যাল মিউজিক রিকগনিশন) সিস্টেমঃ ওএমআর-এর কম্প্রিহেনসিভ টেবিল (সর্বশেষ হালনাগাদঃ 30 জানুয়ারী 2007)। সঙ্গীত ওসিআর সফ্টওয়্যার সঙ্গীত স্বরলিপি