Optical music recognition
ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક રેકગ્નિશન (ઓ. એમ. આર.) એ સંશોધનનું એક ક્ષેત્ર છે જે દસ્તાવેજોમાં સંગીતના સંકેતોને ગણતરીત્મક રીતે કેવી રીતે વાંચવું તેની તપાસ કરે છે. ઓ. એમ. આર. નો ધ્યેય કમ્પ્યુટરને શીટ સંગીત વાંચવા અને તેનું અર્થઘટન કરવાનું શીખવવાનો અને લેખિત સંગીત સ્કોરનું મશીન-વાંચી શકાય તેવું સંસ્કરણ તૈયાર કરવાનો છે. એકવાર ડિજિટલ રીતે કેપ્ચર થયા પછી, સંગીતને સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા ફાઇલ ફોર્મેટમાં સાચવી શકાય છે, દા. ત. એમઆઇડીઆઇ (પ્લેબેક માટે) અને મ્યુઝિકએક્સએમએલ (પેજ લેઆઉટ માટે). ભૂતકાળમાં તેને ગેરમાર્ગે દોરતા "મ્યુઝિક ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન" પણ કહેવામાં આવતું હતું. નોંધપાત્ર તફાવતોને કારણે, આ શબ્દનો હવે ઉપયોગ થવો જોઈએ નહીં. પ્રિન્ટેડ શીટ મ્યુઝિકની ઓપ્ટિકલ સંગીત માન્યતા 1960 ના દાયકાના અંતમાં મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજી ખાતે શરૂ થઈ હતી જ્યારે પ્રથમ ઇમેજ સ્કેનર્સ સંશોધન સંસ્થાઓ માટે સસ્તું બન્યું હતું. પ્રારંભિક કમ્પ્યુટર્સની મર્યાદિત યાદશક્તિને કારણે, પ્રથમ પ્રયાસો સંગીતના માત્ર થોડા પગલાં સુધી મર્યાદિત હતા. 1984માં, વાસેદા યુનિવર્સિટીના એક જાપાની સંશોધન જૂથે એક વિશિષ્ટ રોબોટ વિકસાવ્યો, જેને ડબલ્યુ. એ. બી. ઓ. ટી. (વાસેદા રોબો) કહેવાય છે, જે તેની સામે સંગીત પત્રક વાંચી શકે છે અને વિદ્યુત અંગ પર ગાયકની સાથે રહી શકે છે. ઓ. એમ. આર. માં પ્રારંભિક સંશોધન ઇચિરો ફુજિનાગા, નિકોલસ કાર્ટર, કિયા એનજી, ડેવિડ બેનબ્રિજ અને ટિમ બેલ દ્વારા હાથ ધરવામાં આવ્યું હતું. આ સંશોધકોએ ઘણી તકનીકો વિકસાવી છે જે આજે પણ ઉપયોગમાં લેવાય છે. પ્રથમ વ્યાવસાયિક ઓ. એમ. આર. એપ્લિકેશન, મિડિસકેન (હવે સ્માર્ટસ્કોર), 1991માં મ્યુસિટેક કોર્પોરેશન દ્વારા રજૂ કરવામાં આવી હતી. સારા કેમેરા અને પૂરતી કોમ્પ્યુટેશનલ શક્તિવાળા સ્માર્ટફોનની ઉપલબ્ધતાએ મોબાઇલ સોલ્યુશન્સનો માર્ગ મોકળો કર્યો છે જ્યાં વપરાશકર્તા સ્માર્ટફોન સાથે ચિત્ર લે છે અને ઉપકરણ સીધી છબી પર પ્રક્રિયા કરે છે. ઓપ્ટિકલ સંગીત માન્યતા અન્ય ક્ષેત્રો સાથે સંબંધ સંશોધનના અન્ય ક્ષેત્રો સાથે સંબંધિત છે, જેમાં કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ, દસ્તાવેજ વિશ્લેષણ અને સંગીત માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ સામેલ છે. તે એવા સંગીતકારો અને સંગીતકારોના અભ્યાસ માટે સુસંગત છે કે જેઓ કમ્પ્યુટરમાં સંગીત દાખલ કરવાના સાધન તરીકે ઓ. એમ. આર. પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને આમ સંગીતની રચના, અનુલેખન અને સંપાદનની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવી શકે છે. પુસ્તકાલયમાં, ઓ. એમ. આર. પ્રણાલી સંગીતના સ્કોર્સને શોધી શકાય તેવું બનાવી શકે છે અને સંગીતશાસ્ત્રીઓ માટે તે સ્કેલ પર માત્રાત્મક સંગીતશાસ્ત્રીય અભ્યાસો હાથ ધરવાની મંજૂરી આપશે. ઓ. એમ. આર. વિ. ઓ. સી. આર. ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક રેકગ્નિશનની સરખામણી વારંવાર ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન સાથે કરવામાં આવે છે. સૌથી મોટો તફાવત એ છે કે સંગીત નોટેશન એ એક પરાક્રમ લેખન પ્રણાલી છે. આનો અર્થ એ છે કે જ્યારે મૂળાક્ષરમાં સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત આદિમ (દા. ત., દાંડી, નોટહેડ અથવા ફ્લેગ) હોય છે, ત્યારે તે તેમની ગોઠવણી છે-તેઓ કેવી રીતે મૂકવામાં આવે છે અને સ્ટાફ પર ગોઠવવામાં આવે છે-જે શબ્દાર્થ અને તેનું અર્થઘટન કેવી રીતે કરવું જોઈએ તે નક્કી કરે છે. બીજો મોટો તફાવત એ છે કે જ્યારે ઓસીઆર સિસ્ટમ અક્ષરો અને શબ્દોને ઓળખવાથી આગળ વધતી નથી, ત્યારે ઓએમઆર સિસ્ટમ સંગીતના શબ્દાર્થને પણ પુનઃપ્રાપ્ત કરે તેવી અપેક્ષા રાખવામાં આવે છેઃ વપરાશકર્તા અપેક્ષા રાખે છે કે સ્વરની ઊભી સ્થિતિ (ગ્રાફિકલ ખ્યાલ) સંગીત સંકેતનાં નિયમો લાગુ કરીને પિચ (સંગીતની વિભાવના) માં અનુવાદિત થઈ રહી છે. નોંધ લો કે લખાણની ઓળખમાં કોઈ યોગ્ય સમકક્ષ નથી. સામ્યતા દ્વારા, મ્યુઝિક શીટની છબીમાંથી સંગીતને પુનઃપ્રાપ્ત કરવું એ વેબસાઇટના સ્ક્રીનશોટમાંથી એચટીએમએલ સ્રોત કોડને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા જેટલું પડકારજનક હોઈ શકે છે. ત્રીજો તફાવત વપરાયેલ અક્ષર સમૂહમાંથી આવે છે. ચાઇનીઝ જેવી લેખન પ્રણાલીઓમાં અસાધારણ રીતે જટિલ અક્ષર સમૂહ હોય છે, તેમ છતાં ઓ. એમ. આર. માટે આદિમ અક્ષર સમૂહ કદની ઘણી મોટી શ્રેણીમાં ફેલાયેલો છે, જેમાં બિંદુ જેવા નાના ઘટકોથી લઈને મોટા ઘટકો સુધીનો સમાવેશ થાય છે, જે સંભવિત રીતે બ્રેસ જેવા આખા પૃષ્ઠને આવરી લે છે. કેટલાક પ્રતીકો સ્લર્સ જેવા લગભગ અનિયંત્રિત દેખાવ ધરાવે છે, જેને ફક્ત વધુ કે ઓછા સરળ વળાંક તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે ગમે ત્યાં વિક્ષેપિત થઈ શકે છે. છેવટે, સંગીત સંકેતલિપીમાં સર્વવ્યાપક દ્વિ-પરિમાણીય અવકાશી સંબંધોનો સમાવેશ થાય છે, જ્યારે એકવાર આધારરેખા સ્થાપિત થઈ જાય પછી લખાણને માહિતીના એક-પરિમાણીય પ્રવાહ તરીકે વાંચી શકાય છે. ઓ. એમ. આર. નો અભિગમ સંગીતના ગુણાંકને ઓળખવાની પ્રક્રિયાને સામાન્ય રીતે નાના પગલાંઓમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે જે વિશિષ્ટ પેટર્ન ઓળખ અલ્ગોરિધમ્સ સાથે નિયંત્રિત થાય છે. ઘણા સ્પર્ધાત્મક અભિગમોની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે, જેમાંના મોટાભાગના પાઇપલાઇન આર્કિટેક્ચરને શેર કરે છે, જ્યાં આ પાઇપલાઇનનું દરેક પગલું ચોક્કસ કામગીરી કરે છે, જેમ કે આગળના તબક્કે જતા પહેલા સ્ટાફ લાઇનને શોધવી અને દૂર કરવી. તે અભિગમ સાથે એક સામાન્ય સમસ્યા એ છે કે ભૂલો અને કલાકૃતિઓ કે જે એક તબક્કામાં કરવામાં આવી હતી તે સિસ્ટમ દ્વારા પ્રચાર કરવામાં આવે છે અને કામગીરીને ભારે અસર કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો સ્ટાફ લાઇન ડિટેક્શન સ્ટેજ મ્યુઝિક સ્ટાફના અસ્તિત્વને યોગ્ય રીતે ઓળખવામાં નિષ્ફળ જાય, તો પછીના પગલાં કદાચ છબીના તે વિસ્તારને અવગણશે, જે આઉટપુટમાં ગુમ માહિતી તરફ દોરી જશે. સમસ્યાની દેખીતી રીતે સરળ પ્રકૃતિને કારણે ઓપ્ટિકલ સંગીતની ઓળખને વારંવાર ઓછો અંદાજ આપવામાં આવે છેઃ જો ટાઇપસેટ સંગીતનું સંપૂર્ણ સ્કેન આપવામાં આવે, તો વિઝ્યુઅલ રેકગ્નિશનને એકદમ સરળ અલ્ગોરિધમ્સના ક્રમ સાથે ઉકેલી શકાય છે, જેમ કે અંદાજો અને ટેમ્પલેટ મેચિંગ. જો કે, નબળા સ્કેન અથવા હસ્તલિખિત સંગીત માટે પ્રક્રિયા નોંધપાત્ર રીતે મુશ્કેલ બની જાય છે, જેને ઘણી સિસ્ટમો સંપૂર્ણપણે ઓળખવામાં નિષ્ફળ જાય છે. અને જો તમામ પ્રતીકો સંપૂર્ણ રીતે શોધી કાઢવામાં આવ્યા હોત, તો પણ અસ્પષ્ટતા અને સંગીત સંકેતના નિયમોના વારંવારના ઉલ્લંઘનને કારણે સંગીતના શબ્દાર્થને પુનઃપ્રાપ્ત કરવું હજુ પણ પડકારજનક છે (ચોપિન્સ નોક્ટર્નનું ઉદાહરણ જુઓ). ડોનાલ્ડ બર્ડ અને જેકબ સિમોન્સન દલીલ કરે છે કે ઓ. એમ. આર. મુશ્કેલ છે કારણ કે આધુનિક સંગીત સંકેત અત્યંત જટિલ છે. ડોનાલ્ડ બાયર્ડે સંખ્યાબંધ રસપ્રદ ઉદાહરણો તેમજ સંગીત સંકેતનાં આત્યંતિક ઉદાહરણો પણ એકત્રિત કર્યા છે જે સંગીત સંકેતનાં સંપૂર્ણ જટિલતાને દર્શાવે છે. ઓ. એમ. આર. પ્રણાલીઓના આઉટપુટ ઓ. એમ. આર. પ્રણાલીઓ માટેના લાક્ષણિક ઉપયોગોમાં સંગીત સ્કોરના શ્રાવ્ય સંસ્કરણની રચનાનો સમાવેશ થાય છે (જેને પુનરાવર્તનીયતા તરીકે ઓળખવામાં આવે છે). આવા સંસ્કરણને બનાવવાની એક સામાન્ય રીત એ છે કે MIDI ફાઇલ બનાવવી, જેને ઓડિયો ફાઇલમાં સંશ્લેષણ કરી શકાય છે. જોકે, MIDI ફાઇલો કોતરણીની માહિતી (નોંધો કેવી રીતે મૂકવામાં આવી હતી) અથવા સુસંગત જોડણી સંગ્રહિત કરવામાં સક્ષમ નથી. જો સંગીતના સ્કોર્સને માનવ વાંચનક્ષમતાના ધ્યેય સાથે ઓળખવામાં આવે છે (જેને પુનઃમુદ્રણક્ષમતા તરીકે ઓળખવામાં આવે છે), તો સંરચિત એન્કોડિંગ પુનઃપ્રાપ્ત કરવું પડશે, જેમાં લેઆઉટ અને કોતરણી પર ચોક્કસ માહિતી શામેલ છે. આ માહિતીને સંગ્રહિત કરવા માટે યોગ્ય બંધારણોમાં એમઇઆઈ અને મ્યુઝિકએક્સએમએલનો સમાવેશ થાય છે. તે બે એપ્લિકેશનો ઉપરાંત, છબીમાંથી મેટાડેટા કાઢવું અથવા શોધને સક્ષમ કરવું પણ રસપ્રદ હોઈ શકે છે. પ્રથમ બે એપ્લિકેશનોથી વિપરીત, સંગીત સ્કોરની ઓછી સમજણ આ કાર્યો કરવા માટે પૂરતી હોઈ શકે છે. 2001માં, ડેવિડ બેનબ્રિજ અને ટિમ બેલે ઓ. એમ. આર. ના પડકારો પર તેમનું કાર્ય પ્રકાશિત કર્યું, જ્યાં તેમણે અગાઉના સંશોધનની સમીક્ષા કરી અને ઓ. એમ. આર. માટે સામાન્ય માળખું બહાર પાડ્યું. તેમના માળખાનો ઉપયોગ 2001 પછી વિકસાવવામાં આવેલી ઘણી પ્રણાલીઓ દ્વારા કરવામાં આવ્યો છે. માળખામાં ચાર અલગ-અલગ તબક્કાઓ છે જેમાં પદાર્થોની દ્રશ્ય શોધ પર ભારે ભાર મૂકવામાં આવે છે. તેઓએ નોંધ્યું કે સંગીતના શબ્દાર્થનું પુનર્નિર્માણ ઘણીવાર પ્રકાશિત લેખોમાંથી અવગણવામાં આવતું હતું કારણ કે વપરાયેલી કામગીરી આઉટપુટ ફોર્મેટ માટે ચોક્કસ હતી. રિફાઈન્ડ ફ્રેમવર્ક (2012) 2012 માં, એના રેબેલો એટ અલ. ઓપ્ટિકલ સંગીત ઓળખ માટે સર્વેક્ષણ કરાયેલી તકનીકો. તેઓએ પ્રકાશિત સંશોધનને વર્ગીકૃત કર્યું અને ઓ. એમ. આર. પાઇપલાઇનને ચાર તબક્કામાં શુદ્ધ કરીઃ પ્રીપ્રોસેસિંગ, સંગીત પ્રતીકોની ઓળખ, સંગીત સંકેત પુનર્નિર્માણ અને અંતિમ પ્રતિનિધિત્વ નિર્માણ. આ માળખું ઓ. એમ. આર. માટે વાસ્તવિક ધોરણ બની ગયું હતું અને આજે પણ તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે (જોકે કેટલીકવાર થોડી અલગ પરિભાષા સાથે). દરેક બ્લોક માટે, તેઓ તે સમસ્યાનો સામનો કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી તકનીકોની ઝાંખી આપે છે. આ પ્રકાશન 2019 સુધીમાં ઓ. એમ. આર. સંશોધન પર સૌથી વધુ ટાંકવામાં આવેલું પેપર છે. ડીપ લર્નિંગ (2016 થી) ડીપ લર્નિંગના આગમન સાથે, ઘણી કમ્પ્યુટર વિઝન સમસ્યાઓ હાથથી બનાવેલા હ્યુરિસ્ટિક્સ અને ફીચર એન્જિનિયરિંગ સાથે અનિવાર્ય પ્રોગ્રામિંગથી મશીન લર્નિંગ તરફ બદલાઈ ગઈ છે. ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક રેકગ્નિશનમાં, સ્ટાફ પ્રોસેસિંગ સ્ટેજ, મ્યુઝિક ઓબ્જેક્ટ ડિટેક્શન સ્ટેજ, તેમજ મ્યુઝિક નોટેશન રિકન્સ્ટ્રક્શન સ્ટેજમાં તેમને ઊંડા શિક્ષણ સાથે ઉકેલવાના સફળ પ્રયાસો જોવા મળ્યા છે. સંપૂર્ણપણે નવા અભિગમો પણ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે, જેમાં અનુક્રમ-થી-અનુક્રમ મોડેલો સાથે અંત-થી-અંત ફેશનમાં ઓ. એમ. આર. ને ઉકેલવાનો સમાવેશ થાય છે, જે સંગીતના સ્કોર્સની છબી લે છે અને માન્યતા પ્રાપ્ત સંગીતને સીધા સરળ સ્વરૂપમાં ઉત્પન્ન કરે છે. નોંધપાત્ર વૈજ્ઞાનિક પ્રોજેક્ટ્સ સ્ટાફ રિમૂવલ ચેલેન્જ 2016 પહેલાં વિકસાવવામાં આવેલી સિસ્ટમો માટે, સ્ટાફની શોધ અને દૂર કરવાથી નોંધપાત્ર અવરોધ ઊભો થયો હતો. કલાની સ્થિતિમાં સુધારો કરવા અને ક્ષેત્રને આગળ વધારવા માટે એક વૈજ્ઞાનિક સ્પર્ધાનું આયોજન કરવામાં આવ્યું હતું. ઉત્તમ પરિણામો અને આધુનિક તકનીકો કે જેણે સ્ટાફને દૂર કરવાના તબક્કાને અપ્રચલિત બનાવી દીધો હતો, તેના કારણે આ સ્પર્ધા બંધ કરવામાં આવી હતી. જો કે, આ પડકાર માટે વિકસાવવામાં આવેલ મુક્તપણે ઉપલબ્ધ સીવીસી-મ્યુસિમા ડેટાસેટ હજુ પણ ઓએમઆર સંશોધન માટે ખૂબ જ સુસંગત છે કારણ કે તેમાં 50 જુદા જુદા સંગીતકારો દ્વારા લખાયેલા હસ્તલિખિત સંગીત સ્કોર્સની 1000 ઉચ્ચ ગુણવત્તાની છબીઓ છે. તેને આગળ એમયુએસસીઆઈએમએ + + ડેટાસેટમાં વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યું છે, જેમાં 1000 પૃષ્ઠોમાંથી 140 માટે વિગતવાર ટિપ્પણીઓ છે. સિમસા ધ સિંગલ ઇન્ટરફેસ ફોર મ્યુઝિક સ્કોર સર્ચિંગ એન્ડ એનાલિસિસ પ્રોજેક્ટ (સિમસા) કદાચ સૌથી મોટો પ્રોજેક્ટ છે જે કમ્પ્યુટર્સને સંગીતના સ્કોર્સને ઓળખવા અને તેમને સુલભ બનાવવાનો પ્રયાસ કરે છે. લિબર ઉસુલિસ અને કેન્ટસ અલ્ટીમસ સહિત અનેક પેટા-પરિયોજનાઓ સફળતાપૂર્વક પૂર્ણ થઈ ચૂકી છે. TROMPA ટુવર્ડ્સ રિચર ઓનલાઈન મ્યુઝિક પબ્લિક-ડોમેન આર્કાઈવ્સ (TROMPA) એક આંતરરાષ્ટ્રીય સંશોધન પ્રોજેક્ટ છે, જે યુરોપિયન યુનિયન દ્વારા પ્રાયોજિત છે, જે જાહેર-ડોમેન ડિજિટલ સંગીત સંસાધનોને વધુ સુલભ કેવી રીતે બનાવવી તેની તપાસ કરે છે. ડેટાસેટ્સ ઓ. એમ. આર. પ્રણાલીઓના વિકાસને પૂરતા કદ અને વિવિધતાના પરીક્ષણ ડેટાસેટ્સથી ફાયદો થાય છે જેથી તે સુનિશ્ચિત કરી શકાય કે વિકસિત કરવામાં આવી રહેલી પ્રણાલી વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં કામ કરે છે. જો કે, કાનૂની કારણો અને સંભવિત કૉપિરાઇટ ઉલ્લંઘનને કારણે, આવા ડેટાસેટનું સંકલન અને પ્રકાશન કરવું પડકારજનક છે. ઓએમઆર માટેના સૌથી નોંધપાત્ર ડેટાસેટ્સ ઓએમઆર ડેટાસેટ્સ પ્રોજેક્ટ દ્વારા સંદર્ભિત અને સારાંશિત કરવામાં આવે છે અને તેમાં સીવીસી-મ્યુસિમા, મ્યુસિમા + +, ડીપસ્કોર, પ્રાઈમુસ, હોમસ અને સેઇલ્સ ડેટાસેટ તેમજ યુનિવર્સલ મ્યુઝિક સિમ્બોલ કલેક્શનનો સમાવેશ થાય છે. ફ્રેન્ચ કંપની ન્યુઝિકે રેન્ડમ સ્કોર જનરેશનનો ઉપયોગ કરીને તેની ઓ. એમ. આર. ટેકનોલોજી મેસ્ટ્રિયાના વિકાસમાં એક અલગ અભિગમ અપનાવ્યો હતો. કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ કરવાથી કૉપિરાઇટના મુદ્દાઓને ટાળવામાં અને સંગીતના કિસ્સાઓ પર કૃત્રિમ બુદ્ધિ અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવામાં મદદ મળી જે ભાગ્યે જ વાસ્તવિક સંગ્રહમાં જોવા મળે છે, આખરે (કંપની દ્વારા કરવામાં આવેલા દાવાઓ અનુસાર) વધુ સચોટ સંગીત માન્યતા મળે છે. સોફ્ટવેર એકેડેમિક અને ઓપન સોર્સ સોફ્ટવેર ઓપન સોર્સ ઓ. એમ. આર. પ્રોજેક્ટ્સ નોંધપાત્ર રીતે બદલાય છે, જેમ કે ઑડીવેરિસ જેવા સારી રીતે વિકસિત સોફ્ટવેરથી માંડીને ઘણા પ્રોજેક્ટ્સ કે જે શિક્ષણવિદ્યામાં સાકાર થયા છે, પરંતુ જેમાંથી માત્ર થોડા જ પરિપક્વ સ્થિતિમાં પહોંચ્યા છે અને વપરાશકર્તાઓ માટે સફળતાપૂર્વક તૈનાત કરવામાં આવ્યા છે. આ પ્રણાલીઓમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ ગેમેરા ડી. એમ. ઓ. એસ. માટે અરુસ્પિક્સ ઑડિવેરિસ કેન્ટોર મ્યુઝિકસ્ટેવ્સ ટૂલકિટ ઓમર ઓપનઓ. એમ. આર. રોડન કોમર્શિયલ સોફ્ટવેર છેલ્લા 20 વર્ષમાં વિકસાવવામાં આવેલી મોટાભાગની વ્યાવસાયિક ડેસ્કટોપ એપ્લિકેશનો વ્યાવસાયિક સફળતાના અભાવને કારણે ફરીથી બંધ કરવામાં આવી છે, માત્ર થોડા વિક્રેતાઓ બાકી છે જેઓ હજુ પણ ઓ. એમ. આર. ઉત્પાદનો વિકસાવી રહ્યા છે, જાળવણી કરી રહ્યા છે અને વેચાણ કરી રહ્યા છે. આમાંના કેટલાક ઉત્પાદનો 100% ચોકસાઈ સાથે અત્યંત ઊંચા માન્યતા દરનો દાવો કરે છે પરંતુ તે સંખ્યાઓ કેવી રીતે મેળવવામાં આવી તે જાહેર કરવામાં નિષ્ફળ જાય છે, જેના કારણે તેમની ચકાસણી કરવી અને વિવિધ ઓ. એમ. આર. પ્રણાલીઓની તુલના કરવી લગભગ અશક્ય બની જાય છે. ફોર્ટે નોટેશન દ્વારા કેપેલા-સ્કેન FORTE MIDI-કનેક્શન્સ કમ્પોઝિંગ અને એરેન્જિંગ સિસ્ટમ્સ દ્વારા સ્કેન નોંધો નાઇટિંગેલ સાથે બંડલ કરેલ માયરિડ એસએઆરએલ ઓએમઇઆર (ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક ઇઝી રીડર) હાર્મની આસિસ્ટન્ટ અને મેલોડી આસિસ્ટન્ટ માટે એડ-ઓનઃ ન્યુરાટ્રોન દ્વારા માયરિડ સોફ્ટવેર પી. ડી. એફ. ટુ મ્યુઝિક પ્રો ફોટોસ્કોર ફોટોસ્કોરનું લાઇટ વર્ઝન સિબેલિયસમાં વપરાય છે; ફોટોસ્કોર મ્યુસિટેક દ્વારા એન. પી. સી. ઇમેજિંગ સ્માર્ટસ્કોર દ્વારા શાર્પઆઈ એસડીકે સ્કોર્સકેનનો ઉપયોગ કરે છે. અગાઉ "મિડીસ્કેન" તરીકે પેક કરવામાં આવ્યું હતું. (સ્માર્ટસ્કોર લાઇટનો ઉપયોગ ફિનાલેની અગાઉની આવૃત્તિઓમાં કરવામાં આવ્યો છે). સ્કેનસ્કોર (ફોર્ટે નોટેશન સાથેના બંડલ તરીકે પણ.) સાઉન્ડસ્લાઇસ પીડીએફ/છબી આયાતકાર. એ. આઈ. આધારિત ઓ. એમ. આર. પ્રણાલી સપ્ટેમ્બર 2022માં બીટામાં રજૂ કરવામાં આવી હતી. ન્યુઝિક દ્વારા મેસ્ટ્રિયા. મે 2021માં રજૂ થયેલ, મેસ્ટ્રિયા એ ઊંડા શિક્ષણ પર આધારિત નવી પેઢીની ઓ. એમ. આર. તકનીકનું ઉદાહરણ છે. કંપની દાવો કરે છે કે તે માત્ર વધુ સારા પરિણામો જ નથી લાવતી પરંતુ તેનો અર્થ એ પણ છે કે "તે દરેક રૂપાંતરણ સાથે વધુ સચોટ બને છે". મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ બેટર કેમેરા અને પ્રોસેસિંગ પાવરમાં વધારાએ ગૂગલ પ્લે સ્ટોર અને એપલ સ્ટોર બંને પર મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સની શ્રેણીને સક્ષમ કરી છે. અવારનવાર દૃષ્ટિ-પ્રદર્શન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે (દૃષ્ટિ-વાંચન જુઓ)-શીટ સંગીતને ઉપકરણ પર વગાડવામાં આવતા અવાજમાં રૂપાંતરિત કરવું. આઈસીનોટ્સ બાય ગિયર અપ એબી નોટમી નાઉ બાય ન્યુરાટ્રોન નોટેશન સ્કેનર બાય સોંગ ઝાંગ પ્લેસ્કોર 2 બાય ઓર્ગેનમ લિમિટેડ સ્માર્ટસ્કોર નોટરીડર બાય મ્યુસિટેક ન્યુઝિક એપ પણ જુઓ સંગીત માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ (એમ. આઈ. આર.) એ સંગીત સ્કોર્સ અને ઑડિઓ સહિત માધ્યમોમાંથી સંગીત માહિતી પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની વ્યાપક સમસ્યા છે. ઓપ્ટિકલ કેરેક્ટર રેકગ્નિશન (ઓ. સી. આર.) એ લખાણની ઓળખ છે જે ઓ. એમ. આર. અને એમ. આઈ. આર. ની જેમ દસ્તાવેજની પુનઃપ્રાપ્તિ માટે લાગુ કરી શકાય છે. જો કે, સંપૂર્ણ ઓ. એમ. આર. પ્રણાલીએ સંગીતના સ્કોર્સમાં હાજર લખાણને વિશ્વાસુપણે રજૂ કરવું આવશ્યક છે, તેથી ઓ. એમ. આર. હકીકતમાં ઓ. સી. આર. નું સુપરસેટ છે. "ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક રેકગ્નિશન ફોર ડમીઝ" ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક રેકગ્નિશન (ઓ. એમ. આર.): પ્રોગ્રામ્સ અને સાયન્ટિફિક પેપર્સ ઓ. એમ. આર. (ઓપ્ટિકલ મ્યુઝિક રેકગ્નિશન) સિસ્ટમ્સઃ ઓ. એમ. આર. નું કોમ્પ્રિહેન્સિવ ટેબલ (છેલ્લું અપડેટઃ 30 જાન્યુઆરી 2007). સંગીત ઓસીઆર સોફ્ટવેર સંગીત સંકેત