Die Herausforderung
Musiker, die verschiedene Instrumente spielen, stehen oft vor einem Hindernis: Notenblätter müssen für unterschiedliche Tonarten angepasst werden – beispielsweise bei Saxophonen (in B oder Es) und Klavieren (in C). Diese manuelle Transposition kostet Zeit, birgt Fehlerpotenzial und wird für Hobbymusiker oder Familien, die zusammen musizieren möchten, schnell zur Hürde.
Ziel
Die Software vereinfacht das Einscannen, Erkennen und Bearbeiten von Notenblättern. Sie ermöglicht es, Noten unkompliziert in die passende Tonart zu transponieren, Stücke vorab anzuhören und sich so schneller einzuarbeiten. Der Name „tonic“ leitet sich von der Tonika in der Musiktheorie ab und steht für Harmonie und gemeinsames Musizieren – unabhängig von Instrument oder Stimmung.
Der Name tonic leitet sich von der „Tonika“ in der Musiktheorie ab – dem Grundton, der harmonisches Zusammenspiel ermöglicht. Ebenso schafft tonic eine Basis, um Musik unabhängig von Instrument und Stimmung gemeinsam zu erleben.
Wie funktioniert tonic?
Bildaufbereitung
Je nach Eingangsdateiformat muss die Datei zunächst in eine Bilddatei umgewandelt werden. Für eine präzise Musiknotenerkennung ist ein qualitativ hochwertiges Bild essenziell. Daher wird das Bild in mehreren Schritten optimiert, um schließlich ein binäres Bild zu erzeugen, das ideal für die Notenerkennung geeignet ist.
Musiknotenerkennung (OMR)
Das optimierte Bild wird durch Audiveris oder der internen Template-Matching-Technologie analysiert. So werden Noten und weitere musikalische Notationen erkannt und digitalisiert.
Transponieren
Falls ein Transpositionsintervall angegeben wurde, wird die Partitur entsprechend angepasst. Dabei werden alle Noten in die gewünschte Tonart transponiert, sodass sie für verschiedene Instrumente geeignet sind.
Ausgabe
Ergebnisse stehen als PDF für den Druck oder als XML für die Weiterverarbeitung in Musiksoftware bereit.
Fazit und Erkenntnisse
1. Template-Matching
Erste Ansätze erkannten musikalische Elemente, hatten jedoch Schwierigkeiten bei der Tonhöhenbestimmung und führten zu Fehlern.
2. Umstieg auf Audiveris
Diese Open-Source-Lösung lieferte verlässlichere Ergebnisse, erforderte jedoch weiterhin manuelle Nachkorrekturen bei komplexen Vorlagen.
3. Lessons Learned
Hochwertige Bilddaten sind essenziell für die Notenerkennung.
Trotz Automatisierung sind manuelle Eingriffe bei schwierigen Notenblättern unvermeidbar.
Die Verbesserung von Notenerkennungssoftware benötigt kontinuierliche Forschung und Entwicklung.
Zusammenfassung
Durch die Kombination aus Bildvorverarbeitung und der leistungsstarken OMR-Technologie von Audiveris konnten die Ergebnisse erheblich verbessert werden. Einfache Notenpartituren wurden in vielen Fällen ausreichend gut erkannt und ausgegeben. Obwohl die generierten XML-Daten nicht vollständig fehlerfrei sind, genügen sie für grundlegende Anforderungen. Die Erfahrungen zeigen, dass die Wahl des richtigen Tools und die sorgfältige Bildaufbereitung essenziell sind, um verlässliche Resultate zu erzielen.
