💘비전로켓단

구상모	배서현	이영진	권규보	오한별
T4008	T4095	T4155	T4011	T4128

👫팀 구성 및 역할

전체	서비스 시나리오 정의 및 구체화
구상모	oemer custom, Web Back-end(사용자 인증)
권규보	Model pipeline, Model training, convert to XML
배서현	dataset research, Web Front-end
오한별	model pre-processing, model post-processing​
이영진	Web Back-end(DB, server)

⭐Demo

📥Start

# clone repo
git clone https://github.com/boostcampaitech4lv23cv1/level3_productserving-level3-cv-02.git

# install requirements
pip install -r requirements.txt

# install to convert mp3 package
cd MusicXML2Audio/
sh install_packages.sh

# Run
cd ../app/
python main.py

🎹개요

악보를 가지고 있으나 연주가 어렵다고 느낄 때 음악으로 변환해주는 서비스를 제공합니다.

💻Service architecture

📦Data

Deepscore V2

https://tuggeluk.github.io/deepscores/

# Example code
.
|-- deepscores_test.json
|-- deepscores_train.json
|-- images
|   |-- image1.png
|   |-- image2.png
|   `-- ...
|-- instance
|   |-- image1.png
|   |-- image2.png
|   `-- ...
|-- segmentation
|   |-- image1.png
|   |-- image2.png
|   `-- ...
|-- deepscores_test.json
`-- deepscores_train.json

🔑Modeling

1. Model

Yolo v7

https://github.com/WongKinYiu/yolov7

2. Pre-processing

dataset을 그대로 학습시킬 경우 불필요한 정보가 많아 전처리 과정이 필요했습니다.

악상기호와 음표만 남기기 위해 오선지의 위치 정보만 저장한 후 삭제합니다. 이후 악보를 이진화하여 필요한 정보만 추출한 후 학습시킵니다.

3. Post-processing

model의 prediction을 기반으로 연주할 때 필요한 정보를 계산합니다.

• conversion from yolo: 정규화된 bbox 좌표를 일반 악보 좌표로 변환합니다.
• merge bbox: 한 음표나 기호를 여러번 예측했다면 하나로 합칩니다.
• noise removal: 예측 결과의 noise를 제거합니다.
• beat detection: 음표의 박자 정보를 계산합니다.
• measure calculation: 음표가 몇번째 마디에 속해있는지 계산합니다.
• pitch detection: 계이름을 반환합니다.
• SFN(Sharp Flat Natural) detection: 조표를 적용합니다.

4. Conversion to MusicXML

post processing 결과를 MusicXML 형식으로 변환합니다.

📁Folder Structure

app/
.
|-- constant.py
|-- db
|   |-- __init__.py
|   |-- connection.py
|   |-- core
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- config.py
|   |   |-- db_login.py
|   |   `-- key.json
|   |-- crud
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- image_bundle.py
|   |   |-- sound.py
|   |   `-- users.py
|   |-- models
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- image.py
|   |   |-- image_bundle.py
|   |   |-- sound.py
|   |   `-- users.py
|   |-- routes
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- image_bundle.py
|   |   |-- sound.py
|   |   `-- users.py
|   |-- schemas
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- image.py
|   |   |-- image_bundle.py
|   |   |-- sound.py
|   |   `-- users.py
|   |-- service
|   |   |-- __init__.py
|   |   |-- image_bundle.py
|   |   |-- sound.py
|   |   `-- users.py
|   `-- session.py
|-- main.py
|-- output
|-- poetry.lock
|-- pyproject.toml
|-- secret.py
|-- service.py
|-- static
|   |-- css
|   |   |-- css files
|       `-- ******.css
|   |-- fonts
|       `-- font files
|   `-- js
|   |   |-- js files
|       `-- ******.js
|-- templates
|   |-- html files
|   `-- ******.html
`-- utils.py

MusicXML2Audio/
.
|-- constant.py
|-- converter
|   |-- MXL2midi.py
|   |-- midi2wav.py
|   `-- wav2sound.py
|-- data
|-- install_packages.sh
|-- main.py
`-- midi2audio.py

📄Reference

• DeepScores -- A Dataset for Segmentation, Detection and Classification of Tiny Objects https://arxiv.org/pdf/1804.00525.pdf
• Understanding Optical Music Recognition https://arxiv.org/abs/1908.03608
• https://github.com/yvan674/obb_anns
• https://github.com/BreezeWhite/oemer/tree/main/oemer
• https://github.com/FluidSynth/fluidsynth
• https://github.com/bzamecnik/midi2audio