Optical music recognition
آپٹیکل میوزک ریکگنیشن (او ایم آر) تحقیق کا ایک شعبہ ہے جو اس بات کی تحقیقات کرتا ہے کہ دستاویزات میں میوزیکل نوٹیشن کو کمپیوٹیشنل طور پر کیسے پڑھا جائے۔ او ایم آر کا مقصد کمپیوٹر کو شیٹ میوزک کو پڑھنا اور اس کی تشریح کرنا سکھانا اور تحریری میوزک اسکور کا مشین سے پڑھنے کے قابل ورژن تیار کرنا ہے۔ ایک بار ڈیجیٹل طور پر پکڑے جانے کے بعد، موسیقی کو عام طور پر استعمال ہونے والے فائل فارمیٹس میں محفوظ کیا جا سکتا ہے، جیسے۔ ایم آئی ڈی آئی (پلے بیک کے لیے) اور میوزک ایکس ایم ایل (صفحہ ترتیب کے لیے)۔ ماضی میں اسے گمراہ کن طور پر "میوزک آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن" بھی کہا جاتا رہا ہے۔ اہم اختلافات کی وجہ سے یہ اصطلاح اب استعمال نہیں کی جانی چاہیے۔ طباعت شدہ شیٹ موسیقی کی آپٹیکل موسیقی کی پہچان 1960 کی دہائی کے آخر میں میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی میں اس وقت شروع ہوئی جب پہلے امیج اسکینر تحقیقی اداروں کے لیے سستی ہو گئے۔ ابتدائی کمپیوٹرز کی محدود میموری کی وجہ سے، پہلی کوششیں موسیقی کے صرف چند اقدامات تک محدود تھیں۔ 1984 میں، واسیڈا یونیورسٹی کے ایک جاپانی تحقیقی گروپ نے ایک خصوصی روبوٹ تیار کیا، جسے ڈبلیو اے بی او ٹی (واسیڈا روبوٹ) کہا جاتا ہے، جو اس کے سامنے میوزک شیٹ کو پڑھنے اور برقی اعضاء پر ایک گلوکار کے ساتھ جانے کی صلاحیت رکھتا تھا۔ او ایم آر میں ابتدائی تحقیق اچیرو فجینگا، نکولس کارٹر، کیا این جی، ڈیوڈ بین برج، اور ٹم بیل نے کی تھی۔ ان محققین نے بہت سی ایسی تکنیکیں تیار کیں جو آج بھی استعمال ہو رہی ہیں۔ پہلی تجارتی او ایم آر ایپلی کیشن، مڈیسکن (اب اسمارٹ اسکور)، 1991 میں میوزیٹیک کارپوریشن کے ذریعہ جاری کی گئی تھی۔ اچھے کیمروں اور کافی کمپیوٹیشنل طاقت والے اسمارٹ فونز کی دستیابی نے موبائل حل کی راہ ہموار کی جہاں صارف اسمارٹ فون کے ساتھ تصویر کھینچتا ہے اور آلہ براہ راست تصویر پر کارروائی کرتا ہے۔ آپٹیکل موسیقی کی پہچان کا تعلق تحقیق کے دیگر شعبوں سے ہے، بشمول کمپیوٹر وژن، دستاویز کا تجزیہ، اور موسیقی کی معلومات کی بازیافت۔ یہ مشق کرنے والے موسیقاروں اور موسیقاروں کے لیے متعلقہ ہے جو کمپیوٹر میں موسیقی داخل کرنے کے لیے او ایم آر سسٹم کو ایک ذریعہ کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں اور اس طرح موسیقی ترتیب دینے، نقل کرنے اور ترمیم کرنے کے عمل کو آسان بنا سکتے ہیں۔ لائبریری میں، ایک او ایم آر نظام موسیقی کے اسکور کو قابل تلاش بنا سکتا ہے اور ماہرین موسیقی کے لیے یہ پیمانے پر مقداری موسیقی کے مطالعے کرنے کی اجازت دے گا۔ او ایم آر بمقابلہ او سی آر آپٹیکل میوزک کی پہچان کا موازنہ اکثر آپٹیکل کردار کی شناخت سے کیا جاتا ہے۔ سب سے بڑا فرق یہ ہے کہ میوزک نوٹیشن ایک فیکٹورل تحریری نظام ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ جب کہ حروف تہجی اچھی طرح سے طے شدہ ابتدائی (مثال کے طور پر، تنوں، نوٹ ہیڈز، یا جھنڈوں) پر مشتمل ہوتی ہے، یہ ان کی ترتیب ہے-کہ انہیں عملے پر کیسے رکھا جاتا ہے اور ترتیب دیا جاتا ہے-جو الفاظ کا تعین کرتا ہے اور اس کی تشریح کیسے کی جانی چاہیے۔ دوسرا بڑا فرق یہ حقیقت ہے کہ اگرچہ او سی آر سسٹم حروف اور الفاظ کو پہچاننے سے آگے نہیں جاتا ہے، لیکن او ایم آر سسٹم سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ موسیقی کے الفاظ کو بھی بازیافت کرے: صارف توقع کرتا ہے کہ نوٹ (گرافیکل تصور) کی عمودی پوزیشن کا ترجمہ کیا جا رہا ہے۔ موسیقی کے اشارے کے قواعد کو لاگو کرکے پچ (میوزیکل تصور) میں۔ نوٹ کریں کہ متن کی شناخت میں کوئی مناسب مساوی نہیں ہے۔ مشابہت سے، میوزک شیٹ کی تصویر سے موسیقی کی بازیابی اتنی ہی مشکل ہو سکتی ہے جتنی کسی ویب سائٹ کے اسکرین شاٹ سے ایچ ٹی ایم ایل سورس کوڈ کی بازیابی۔ تیسرا فرق استعمال شدہ کریکٹر سیٹ سے آتا ہے۔ اگرچہ چینی جیسے تحریری نظام میں غیر معمولی طور پر پیچیدہ کردار سیٹ ہوتے ہیں، لیکن او ایم آر کے لیے ابتدائی حروف کا سیٹ سائز کی ایک بہت بڑی حد تک پھیلا ہوا ہے، جس میں چھوٹے عناصر جیسے ڈاٹ سے لے کر بڑے عناصر تک ہوتے ہیں جو ممکنہ طور پر پورے صفحے پر پھیلے ہوتے ہیں جیسے کہ کڑا۔ کچھ علامتوں کی ظاہری شکل تقریبا غیر محدود ہوتی ہے جیسے سلرز، جن کی تعریف صرف زیادہ یا کم ہموار منحنی خطوط کے طور پر کی جاتی ہے جن میں کہیں بھی خلل پڑ سکتا ہے۔ آخر میں، موسیقی کے اشارے میں ہر جگہ دو جہتی مقامی تعلقات شامل ہوتے ہیں، جبکہ بیس لائن قائم ہونے کے بعد متن کو معلومات کے یک جہتی سلسلے کے طور پر پڑھا جا سکتا ہے۔ او ایم آر کے نقطہ نظر موسیقی کے اسکور کو پہچاننے کے عمل کو عام طور پر چھوٹے مراحل میں تقسیم کیا جاتا ہے جنہیں خصوصی پیٹرن ریکگنیشن الگورتھم کے ساتھ سنبھالا جاتا ہے۔ بہت سے مسابقتی طریقوں کی تجویز پیش کی گئی ہے جن میں سے بیشتر پائپ لائن فن تعمیر کا اشتراک کرتے ہیں، جہاں اس پائپ لائن کا ہر مرحلہ ایک خاص عمل انجام دیتا ہے، جیسے کہ اگلے مرحلے پر جانے سے پہلے عملے کی لائنوں کا پتہ لگانا اور انہیں ہٹانا۔ اس نقطہ نظر کے ساتھ ایک عام مسئلہ یہ ہے کہ غلطیاں اور نمونے جو ایک مرحلے میں بنائے گئے تھے وہ نظام کے ذریعے پھیلائے جاتے ہیں اور کارکردگی کو بہت زیادہ متاثر کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر اسٹاف لائن کا پتہ لگانے کا مرحلہ موسیقی کے عملے کے وجود کی صحیح شناخت کرنے میں ناکام رہتا ہے، تو اس کے بعد کے اقدامات شاید تصویر کے اس علاقے کو نظر انداز کر دیں گے، جس کی وجہ سے آؤٹ پٹ میں معلومات غائب ہو جائیں گی۔ مسئلہ کی بظاہر آسان نوعیت کی وجہ سے آپٹیکل میوزک کی پہچان کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے: اگر ٹائپ سیٹ میوزک کا کامل اسکین فراہم کیا جائے تو بصری شناخت کو کافی آسان الگورتھم کی ترتیب سے حل کیا جا سکتا ہے، جیسے پروجیکشن اور ٹیمپلیٹ میچنگ۔ تاہم، ناقص اسکین یا ہاتھ سے لکھی ہوئی موسیقی کے لیے یہ عمل نمایاں طور پر مشکل ہو جاتا ہے، جسے بہت سے نظام مکمل طور پر پہچاننے میں ناکام رہتے ہیں۔ اور یہاں تک کہ اگر تمام علامتوں کا مکمل طور پر پتہ چلا ہوتا، تب بھی ابہام اور موسیقی کے اشارے کے اصولوں کی بار بار خلاف ورزیوں کی وجہ سے موسیقی کے الفاظ کو بازیافت کرنا مشکل ہے (چوپین کے ناکٹرن کی مثال دیکھیں)۔ ڈونلڈ بیرڈ اور جیکب سائمنسن کا کہنا ہے کہ او ایم آر مشکل ہے کیونکہ جدید موسیقی کے اشارے انتہائی پیچیدہ ہیں۔ ڈونلڈ بیرڈ نے متعدد دلچسپ مثالوں کے ساتھ ساتھ موسیقی کے اشارے کی انتہائی مثالیں بھی جمع کیں جو موسیقی کے اشارے کی سراسر پیچیدگی کو ظاہر کرتی ہیں۔ او ایم آر سسٹمز کے آؤٹ پٹ او ایم آر سسٹمز کے لیے عام ایپلی کیشنز میں میوزک اسکور کے قابل سماعت ورژن کی تخلیق شامل ہے (جسے ری پلے ایبلٹی کہا جاتا ہے)۔ اس طرح کا ورژن بنانے کا ایک عام طریقہ ایم آئی ڈی آئی فائل تیار کرنا ہے، جسے آڈیو فائل میں ترکیب کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، ایم آئی ڈی آئی فائلیں کندہ کاری کی معلومات (نوٹ کیسے رکھے گئے تھے) یا ہم آہنگ ہجے کو محفوظ کرنے کے قابل نہیں ہیں۔ اگر موسیقی کے اسکور کو انسانی پڑھنے کے قابل ہونے کے مقصد کے ساتھ پہچانا جاتا ہے (جسے ری پرنٹ ایبلٹی کہا جاتا ہے)، تو اسٹرکچرڈ انکوڈنگ کو بازیافت کرنا پڑتا ہے، جس میں ترتیب اور کندہ کاری کے بارے میں درست معلومات شامل ہوتی ہیں۔ اس معلومات کو ذخیرہ کرنے کے لیے موزوں فارمیٹس میں ایم ای آئی اور میوزک ایکس ایم ایل شامل ہیں۔ ان دو ایپلی کیشنز کے علاوہ، تصویر سے صرف میٹا ڈیٹا نکالنا یا تلاش کو فعال کرنا بھی دلچسپ ہو سکتا ہے۔ پہلی دو ایپلی کیشنز کے برعکس، موسیقی کے اسکور کی کم سطح کی سمجھ ان کاموں کو انجام دینے کے لیے کافی ہو سکتی ہے۔ جنرل فریم ورک (2001) 2001 میں، ڈیوڈ بین برج اور ٹم بیل نے او ایم آر کے چیلنجوں پر اپنا کام شائع کیا، جہاں انہوں نے پچھلی تحقیق کا جائزہ لیا اور او ایم آر کے لیے ایک عمومی فریم ورک نکالا۔ ان کے فریم ورک کو 2001 کے بعد تیار کردہ بہت سے نظاموں نے استعمال کیا ہے۔ فریم ورک کے چار الگ الگ مراحل ہیں جن میں اشیاء کے بصری پتہ لگانے پر بہت زیادہ زور دیا گیا ہے۔ انہوں نے محسوس کیا کہ میوزیکل سیمنٹکس کی تعمیر نو کو اکثر شائع شدہ مضامین سے خارج کر دیا جاتا تھا کیونکہ استعمال شدہ آپریشن آؤٹ پٹ فارمیٹ کے لیے مخصوص تھے۔ ریفائنڈ فریم ورک (2012) 2012 میں، انا ریبیلو اور دیگر۔ نظری موسیقی کی شناخت کے لیے سروے شدہ تکنیکیں۔ انہوں نے شائع شدہ تحقیق کی درجہ بندی کی اور او ایم آر پائپ لائن کو چار مراحل میں بہتر بنایا: پری پروسیسنگ، موسیقی کی علامتوں کی شناخت، موسیقی کے اشارے کی تعمیر نو اور حتمی نمائندگی کی تعمیر۔ یہ فریم ورک او ایم آر کے لیے ڈی فیکٹو معیار بن گیا اور آج بھی استعمال کیا جا رہا ہے (حالانکہ بعض اوقات قدرے مختلف اصطلاحات کے ساتھ)۔ ہر بلاک کے لیے، وہ ان تکنیکوں کا جائزہ دیتے ہیں جو اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ یہ اشاعت 2019 تک او ایم آر تحقیق پر سب سے زیادہ حوالہ شدہ مقالہ ہے۔ گہری سیکھنے (2016 سے) گہری سیکھنے کی آمد کے ساتھ، کمپیوٹر وژن کے بہت سے مسائل ہاتھ سے تیار کردہ ہیورسٹکس اور فیچر انجینئرنگ کے ساتھ لازمی پروگرامنگ سے مشین لرننگ کی طرف منتقل ہو گئے ہیں۔ آپٹیکل میوزک ریکگنیشن میں، اسٹاف پروسیسنگ اسٹیج، میوزک آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے اسٹیج کے ساتھ ساتھ میوزک نوٹیشن کی تعمیر نو کے اسٹیج نے انہیں گہری تعلیم کے ساتھ حل کرنے کی کامیاب کوششیں دیکھی ہیں۔ یہاں تک کہ مکمل طور پر نئے طریقوں کی تجویز پیش کی گئی ہے، بشمول او ایم آر کو سیکوینس ٹو سیکوینس ماڈلز کے ساتھ اینڈ ٹو اینڈ فیشن میں حل کرنا، جو میوزک اسکور کی تصویر لیتے ہیں اور براہ راست تسلیم شدہ موسیقی کو آسان شکل میں تیار کرتے ہیں۔ قابل ذکر سائنسی منصوبے عملے کو ہٹانے کا چیلنج ان نظاموں کے لیے جو 2016 سے پہلے تیار کیے گئے تھے، عملے کا پتہ لگانے اور ہٹانے نے ایک اہم رکاوٹ پیدا کی۔ آرٹ کی حالت کو بہتر بنانے اور میدان کو آگے بڑھانے کے لیے ایک سائنسی مقابلہ منعقد کیا گیا۔ بہترین نتائج اور جدید تکنیکوں کی وجہ سے جس نے عملے کو ہٹانے کے مرحلے کو متروک بنا دیا، اس مقابلے کو بند کر دیا گیا۔ تاہم، آزادانہ طور پر دستیاب سی وی سی-مسکیما ڈیٹا سیٹ جو اس چیلنج کے لیے تیار کیا گیا تھا، اب بھی او ایم آر تحقیق کے لیے انتہائی متعلقہ ہے کیونکہ اس میں 50 مختلف موسیقاروں کے ذریعے نقل کردہ ہاتھ سے لکھے گئے میوزک اسکور کی 1000 اعلی معیار کی تصاویر شامل ہیں۔ اسے مزید ایم یو ایس سی آئی ایم اے + + ڈیٹا سیٹ میں بڑھا دیا گیا ہے، جس میں 1000 صفحات میں سے 140 کے لیے تفصیلی تشریحات شامل ہیں۔ سمسا سنگل انٹرفیس فار میوزک اسکور سرچنگ اینڈ اینالیسس پروجیکٹ (سمسا) شاید سب سے بڑا پروجیکٹ ہے جو کمپیوٹرز کو میوزیکل اسکور کو پہچاننا اور انہیں قابل رسائی بنانا سکھانے کی کوشش کرتا ہے۔ کئی ذیلی منصوبے پہلے ہی کامیابی کے ساتھ مکمل ہو چکے ہیں، جن میں لبرل یوسوالس اور کینٹس الٹیمس شامل ہیں۔ ٹرومپا ٹورڈز ریچر آن لائن میوزک پبلک ڈومین آرکائیوز (ٹرومپا) ایک بین الاقوامی تحقیقی منصوبہ ہے، جسے یورپی یونین نے اسپانسر کیا ہے جو اس بات کی تحقیقات کرتا ہے کہ پبلک ڈومین ڈیجیٹل میوزک کے وسائل کو کس طرح زیادہ قابل رسائی بنایا جائے۔ ڈیٹا سیٹس او ایم آر سسٹمز کی ترقی کافی سائز اور تنوع کے ٹیسٹ ڈیٹا سیٹس سے فائدہ اٹھاتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ تیار کیا جا رہا سسٹم مختلف حالات میں کام کرتا ہے۔ تاہم، قانونی وجوہات اور کاپی رائٹ کی ممکنہ خلاف ورزیوں کی وجہ سے، اس طرح کے ڈیٹا سیٹ کو مرتب اور شائع کرنا مشکل ہے۔ او ایم آر کے لیے سب سے قابل ذکر ڈیٹا سیٹس کا حوالہ او ایم آر ڈیٹا سیٹس پروجیکٹ کے ذریعے دیا جاتا ہے اور ان کا خلاصہ کیا جاتا ہے اور اس میں سی وی سی-مسکیما، مسکیما + +، ڈیپ اسکورز، پرائموس، ہومس، اور سیلس ڈیٹا سیٹ کے ساتھ ساتھ یونیورسل میوزک سمبل کلیکشن بھی شامل ہیں۔ فرانسیسی کمپنی نیوزک نے بے ترتیب اسکور جنریشن کا استعمال کرتے ہوئے اپنی او ایم آر ٹیکنالوجی میسٹریا کی ترقی میں ایک مختلف نقطہ نظر اختیار کیا۔ مصنوعی ڈیٹا کے استعمال سے کاپی رائٹ کے مسائل سے بچنے اور مصنوعی ذہانت کے الگورتھم کو موسیقی کے معاملات پر تربیت دینے میں مدد ملی جو اصل ذخیرے میں شاذ و نادر ہی پائے جاتے ہیں، جس کے نتیجے میں (کمپنی کے دعووں کے مطابق) موسیقی کی زیادہ درست شناخت ہوتی ہے۔ سافٹ ویئر اکیڈمک اور اوپن سورس سافٹ ویئر اوپن سورس او ایم آر پروجیکٹس نمایاں طور پر مختلف ہوتے ہیں، اچھی طرح سے تیار کردہ سافٹ ویئر جیسے آڈیورس سے لے کر بہت سے پروجیکٹس جو اکیڈمیا میں حاصل کیے گئے ہیں، لیکن جن میں سے صرف چند ہی پختہ حالت میں پہنچ گئے ہیں اور کامیابی کے ساتھ صارفین کے لیے تعینات کیے گئے ہیں۔ ان نظاموں میں شامل ہیں: گیمرا ڈی ایم او ایس اویمر اوپن او ایم آر روڈن کمرشل سافٹ ویئر کے لیے اروسپکس آڈیورس کینٹر میوزک اسٹیوز ٹول کٹ پچھلے 20 سالوں میں تیار کی گئی زیادہ تر تجارتی ڈیسک ٹاپ ایپلی کیشنز تجارتی کامیابی کی کمی کی وجہ سے دوبارہ بند کر دی گئی ہیں، جس سے صرف چند وینڈرز رہ گئے ہیں جو اب بھی او ایم آر مصنوعات تیار کر رہے ہیں، ان کی دیکھ بھال اور فروخت کر رہے ہیں۔ ان میں سے کچھ مصنوعات 100% تک کی درستگی کے ساتھ شناخت کی انتہائی اعلی شرحوں کا دعوی کرتی ہیں لیکن یہ ظاہر کرنے میں ناکام رہتی ہیں کہ ان نمبروں کو کیسے حاصل کیا گیا، جس کی وجہ سے ان کی تصدیق کرنا اور مختلف او ایم آر سسٹمز کا موازنہ کرنا تقریبا ناممکن ہو جاتا ہے۔ کیپیلا-اسکین فورٹ بذریعہ فورٹ نوٹیشن ایم آئی ڈی آئی-کنیکشنز اسکین بذریعہ نظام ترتیب اور ترتیب نوٹ اسکین جو نائٹنگیل مائیریڈ ایس اے آر ایل او ایم ای آر (آپٹیکل میوزک ایزی ریڈر) کے ساتھ بنڈل ہے۔ ہارمنی اسسٹنٹ اور میلوڈی اسسٹنٹ کے لیے ایڈ آن: مائیریڈ سافٹ ویئر پی ڈی ایف ٹو میوزک پرو فوٹو اسکور بذریعہ نیوراٹرون فوٹو اسکور کا لائٹ ورژن سیبیلیوس میں استعمال ہوتا ہے۔ فوٹو اسکور شارپ آئی ایس ڈی کے سکور اسکین بذریعہ این پی سی آئی امیجنگ اسمارٹ اسکور بذریعہ میوزیٹیک استعمال کرتا ہے۔ پہلے "مڈیسکن" کے طور پر پیک کیا گیا۔ (اسمارٹ اسکور لائٹ کو فائنل کے پچھلے ورژن میں استعمال کیا گیا ہے)۔ اسکین اسکور (فورٹ نوٹیشن کے ساتھ ایک بنڈل کے طور پر بھی۔) ساؤنڈ سلائس پی ڈی ایف/تصویر درآمد کنندہ۔ اے آئی پر مبنی او ایم آر سسٹم ستمبر 2022 میں بیٹا میں جاری کیا گیا۔ مایسٹریہ از نیوزک۔ مئی 2021 میں ریلیز ہونے والی میسٹریا گہری تعلیم پر مبنی نئی نسل کی او ایم آر ٹیکنالوجی کی ایک مثال ہے۔ کمپنی کا دعوی ہے کہ یہ نہ صرف بہتر نتائج لاتا ہے بلکہ اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ "یہ ہر تبدیلی کے ساتھ زیادہ درست ہو جاتا ہے"۔ موبائل ایپس بہتر کیمرے اور پروسیسنگ پاور میں اضافے نے گوگل پلے اسٹور اور ایپل اسٹور دونوں پر موبائل ایپلی کیشنز کی ایک رینج کو فعال کیا ہے۔ اکثر توجہ سائٹ پلے پر ہوتی ہے (سائٹ ریڈنگ دیکھیں)-شیٹ میوزک کو ڈیوائس پر چلائی جانے والی آواز میں تبدیل کرنا۔ آئی سی نوٹز بذریعہ گیئر اپ اے بی نوٹمی ناؤ بذریعہ نیوراٹرون نوٹیشن اسکینر بذریعہ سونگ ژانگ پلے اسکور 2 بذریعہ آرگنم لمیٹڈ اسمارٹ اسکور نوٹ ریڈر بذریعہ میوزیٹیک نیوزک ایپ یہ بھی دیکھیں میوزک انفارمیشن ریٹریول (ایم آئی آر) میڈیا سے موسیقی کی معلومات بشمول میوزک اسکور اور آڈیو کو بازیافت کرنے کا وسیع تر مسئلہ ہے۔ آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (او سی آر) متن کی شناخت ہے جس کا اطلاق دستاویز کی بازیافت پر کیا جا سکتا ہے، او ایم آر اور ایم آئی آر کے مترادف ہے۔ تاہم، ایک مکمل او ایم آر سسٹم کو وفاداری کے ساتھ ایسے متن کی نمائندگی کرنی چاہیے جو میوزک اسکور میں موجود ہو، اس لیے او ایم آر درحقیقت او سی آر کا ایک سپر سیٹ ہے۔ آئی ایس ایم آئی آر 2018 ٹیوٹوریل "آپٹیکل میوزک ریکگنیشن فار ڈمیز" کی ریکارڈنگ آپٹیکل میوزک ریکگنیشن (او ایم آر): پروگرام اور سائنسی مقالے او ایم آر (آپٹیکل میوزک ریکگنیشن) سسٹمز: او ایم آر کی جامع میز (آخری بار اپ ڈیٹ کیا گیا: 30 جنوری 2007)۔ موسیقی او سی آر سافٹ ویئر موسیقی کے اشارے