AIの楽譜認識精度を高めるには？

2025-08-20

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5つの重要な最適化戦略

ScoreFlowの既存の技術アーキテクチャに基づき、認識を向上させるために以下の次元を提案する：

入力品質::
- 白背景＋黒音符の楽譜（コントラスト > 70%）
- 撮影の際は、携帯電話を楽譜と平行に保ち、30～50cmの距離を保つことをお勧めします。
- 均一照明環境下における認識精度の向上 40%
パラメータの最適化::
- 複雑な楽譜にはMusicXML出力が好ましい（より多くのデータを保持する）
- 設定で「高度な記号認識」オプションを有効にする。
その後の修正::
- Muscore Free Editionによるマニュアル・キャリブレーション
- 繰り返しエラーが発生する特定の記号（3連符など）に対して、カスタム置換ルールを作成する。

DEVELOPER FEEDBACK: 近日リリースされるv1.2には、修正のライブプレビューが含まれ、ユーザーは変換プロセス中に問題箇所をマークして再確認することができます。