Optical music recognition and manuscript chant sources
Notice bibliographique
Résumé
The increasing variety of digital tools available for medieval musicology research includes the new project Single Interface for Music Score Searching and Analysis (SIMSSA) at McGill University. Currently under development, SIMSSA has begun scanning medieval chant manuscripts and applying optical music recognition (OMR) software to search for musical content. Once thought to be nearly impossible owing to the complexity and stylistic variety of handwritten chant notation (neumes), SIMSSA’s initial ventures have demonstrated that despite the hundreds of different types of medieval signs and the unique characteristics of scribes across medieval Europe, the musical, textual and liturgical content on manuscript pages can be isolated and identified. Manual entry of chant texts and melodies, which is routinely followed by a thorough review, will be supplanted by automated entry, ready for human proofreading. Hours of research time spent collecting data will be saved, and musicologists will be able to move towards analysis of the information much more quickly. With a potentially very large amount of digitized chant data extracted with reduced time and effort, the scope of computer applications for analysis and comparison is considerable. Thriving on the wealth of online digital image libraries, where high-quality photographs of thousands of pages of medieval books are freely available, SIMSSA will not only complement the digital tools currently available to medieval chant researchers, but will bring their varied interests together in a unified online research environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,020 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».