リュートわーるど -Lute World-

2026年1月20日火曜日

Albani ms

Tablatures from the Albani collection

"Franco Pavan newly discovered digitized lute manuscripts of the Albani family"として紹介されたタブラチュア

Kapsbergerの作品も含まれています。

サイトでは奇麗なタブラチュアを閲覧できるようになっていますが、残念ながらpdfは用意されていません。

ただ、サイトにはその構成情報もアップされているので、それ読めばタブラチュアの本体画像のURLが分かるようになっています。

それらを使ってpdfを作りました。まもなく公開できるかも知れません。

Tablatures introduced as "Franco Pavan's newly discovered digitized lute manuscripts of the Albani family."

These include works by Kapsberger.

The site allows you to view the beautiful tablatures, but unfortunately, no PDFs are available.

Information about the site's structure is provided, which allows you to find the URLs for the images in the tablatures.

Then, PDFs have been created using that informations and might be available on this site.

2026年1月1日木曜日

2025年12月31日水曜日

Caccini, Giulio / Peri, Jacopo / Rasi, Francesco

Canzoni con accompagnamento di liuto. 1615-1630

Date de mise en ligne : 19/10/2025

https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/btv1b52526678s

2025年8月21日木曜日

Vallet, Nicolas

Le second livre de tablature de luth, intitulé le Secret des muses. A Amsterdam 1619. [RES-1146]

Date de mise en ligne : 06/07/2025

https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k19143338

2025年6月30日月曜日

Renewed Weiss London Manuscript (High Resolution)

ヴァイス、ロンドン写本の高解像度版のページをリニューアルしました。

Ruud van Ooijen氏から調別に並べ直したヴァージョンを提供いただきました。

The page Weiss London Manuscript (High Resolution) has been renewed.

And version sorted by key was kindly offered by Mr. Ruud van Ooijen.

2025年6月27日金曜日

AI Trial for facsimile cleaning (6-1)

汚れ方の異なる、学習させていない画像の場合、

予想に反して、全く残念な結果とはなっていません。

In the case of untrained images with different levels of dirt,

contrary to expectations, the results are not absolutely bad.

2025年6月25日水曜日

AI Trial for facsimile cleaning (6)

学習途上ですが、様子を見てみました。

Supervisor画像は、従来手法とマニュアル修正とで作成したものです。

この画像には、ボーダー、背表紙裏、汚れ、隣のページは存在しません。

ＡＩの出力結果では、

１．ボーダーは消える　（期待通り）

２．汚れは残る　（期待に反して）

３．隣のページも残る　（期待に反して）

となっています。

The supervisor images were created using traditional techniques and manual correction.

In these images, the borders, spine, dirt, and adjacent pages have been removed.

The AI output results are as follows:

1. Borders disappear (as expected)

2. Dirt remains (unexpected)

3. Adjacent pages remain (unexpected)

2025年6月18日水曜日

AI Trial for facsimile cleaning (5)

各国の図書館で公開されている当時の楽譜は、その劣化の様子は千差万別。

これまでは、どんな汚れ方の楽譜でも対応できるオールマイティなAIを作ろうとしました。しかし、学習データの作成と必要な学習時間の両方において、途方もない手間・時間がかかることに気付きました。

「特定の曲集に特化したAI」を作ったとすれば、その曲集は期待するクリーニングがなされるでしょう。当然ながら、劣化の仕方が異なる別の曲集には使えないことは承知の上で。目的によっては、「過学習」こそが優れていると言えるでしょう。

ということで、今回はMoutonのLivre 1でトライしてみます。

それでも、学習には２～３週間かかります。最新のGPUを使ってもその半分くらいにしかなりません。

上手くいけば、次は別の曲集で、

Past scores are available in libraries around the world. And the type and degrees of deterioration of them varies greatly.

I tried to make a general-purpose AI that can deal with any of them on scores. However, I realized that this would take a huge amount of time and effort both on creating the training data and the training time.

If I make an AI that is specialized for a specific collection, it will clean that collection as expected. Of course, it cannot be used for other collections with different types and degrees of deterioration. But that is not a problem.

So, this time, I will try it with Mouton's Livre 1. Even so, it will take 2 to 3 weeks to train. Even with the latest GPU, it will take about half that time.

If it works, I will try it with a different collection of scores next time.