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.
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