Как распознать ноты с помощью нейросети

Именно так. Фотографируешь нотный лист или скан — нейросеть считывает все ноты, длительности, паузы, ключи, знаки альтерации. Превращает изображение в редактируемый музыкальный файл (MusicXML, MIDI). Можешь дальше работать в нотном редакторе, транспонировать, менять инструменты, слушать как звучит.

Музыканты постоянно. Нашёл старинную партитуру в библиотеке — сфотографировал, нейросеть распознала ноты, теперь можешь редактировать и играть. Композитор написал мелодию на бумаге — отсканировал, получил цифровую версию без ручного набора в редакторе. Студент консерватории переносит упражнения из учебника в программу для тренировок. Реальная боль музыкантов: есть сотни классических произведений в старых изданиях, бумага рассыпается, ноты еле видны. Раньше энтузиасты месяцами вручную набирали партитуры в нотных редакторах. Теперь сканируют архивы, нейросеть распознаёт ноты массово — за день обрабатывают то, на что раньше уходил месяц. По данным International Music Score Library Project, оцифровка нотного наследия ускорилась в 10 раз благодаря ИИ.

Работает и с рукописными, хотя точность ниже. Нейросеть обучена распознавать разные почерки композиторов. Конечно, если ноты написаны неразборчиво, могут быть ошибки — но базовое распознавание работает. Для печатных нот точность достигает 95-98%, для аккуратного рукописного текста — 80-85%. Интересный кейс от композиторов: пишешь мелодию в блокноте в метро по дороге домой. Приходишь, фотографируешь — ИИ переносит в нотный редактор, слушаешь как звучит с разными инструментами. Не нужно часами набирать ноты по одной, пока свежая идея ещё в голове. Идея → звук за 5 минут вместо часа рутины.

Да, нейросеть обрабатывает целые партитуры. Загружаешь PDF со всей симфонией на 50 страниц — система распознаёт все инструменты, все партии, сохраняет структуру. Получаешь редактируемую партитуру, где можешь изолировать партию скрипок, транспонировать в другую тональность, экспортировать отдельные голоса. Полезный трюк для оркестров: сканируешь партитуры из архива, распознаёшь через нейросеть, адаптируешь под современный состав (если чего-то не хватает), распечатываешь обновлённые ноты. Вместо ручной перепечатки партий — автоматическая обработка. Музыкальные школы экономят на этом сотни часов преподавательского времени в год.

Современные модели справляются даже с проблемными источниками: выцветшие страницы, пятна, помятая бумага, размытые ноты. Чем хуже качество, тем больше может быть ошибок, но базовое распознавание работает. ИИ "дорисовывает" повреждённые символы, восстанавливает нотоносцы. По отчёту RISM (Répertoire International des Sources Musicales), более 40% нотных библиотек используют технологии автоматического распознавания для оцифровки архивов. Возможность распознать ноты через нейросеть превращает редкие партитуры из музеев в доступные файлы для всех. Произведения, которые исполнялись раз в сто лет из-за отсутствия нот, теперь может сыграть любой оркестр в мире.

Загрузи фото нот — превратим в редактируемую партитуру 👇