MuseScore是一款开源乐谱编辑软件，适用于Linux用户，支持多种记谱方式。本文介绍了其安装、核心功能、最佳实践及故障排除，旨在帮助用户高效创作和分享乐谱。

TuxGuitar是一款开源音乐创作软件，具备多轨编辑、乐谱查看和音符管理功能，支持多种文件格式，用户可创建插件扩展，界面友好，适合有音乐基础的用户，内置播放器可实时聆听修改效果。

本研究提出了一种基于深度学习的端到端管道，解决了音频噪音、训练时间长和数据不足的问题。该方法能够有效分离乐器音轨，并生成MIDI文件和乐谱，具有广泛的应用潜力。

讨论了苹果 AirPods 4 的测评，包括耳机盒的支架功能、固件升级问题及 AirPods Max 的低功耗模式。

本文探讨了机器学习在艺术创作中的应用，强调人机协作与AI生成系统的互动。研究表明，AI与人类的沟通能提升用户体验和满意度，并探讨了音乐对行为预测的影响及社交音乐演奏的挑战。最后，提出了改进生成AI音乐工具的建议，以解决语义差距问题。

本文介绍了一种新型的终端到终端光学乐谱识别模型 Sheet Music Transformer++，通过基于合成数据生成的广泛课程学习预训练，无需先前的布局分析步骤即能转录全页多声部乐谱，实验证实该模型能够成功转录全页的钢琴谱，标志着终端到终端光学乐谱识别取得了显著的里程碑。

本研究提出了Sheet Music Transformer模型，这是首个端到端的光学乐谱识别模型，基于Transformer框架，能够从图像中预测乐谱转录。实验结果表明，该模型性能优于现有方法，推动了光谱识别的进步。同时，开发了TrOMR系统，提升了复杂乐谱的识别精度，并构建了相机场景数据集。

本研究提出了Sheet Music Transformer模型，用于预测标准的数字音乐编码格式的乐谱转录。实验证明该模型优于现有方法，为光学乐谱识别的进步做出了贡献。

介绍了MusicNet音乐数据集，用于机器学习方法的监督和评估。包含10位作曲家创作的11种乐器的数百个古典音乐录音和时间标签。研究表明，末端到末端的神经网络在音符预测方面效果最佳。

该文章介绍了一种基于原始旋律的汉语歌词生成模型，考虑了汉语音节结构和语义。使用多通道序列到序列模型，同时编码音节结构和语义。通过大规模汉语歌词语料库进行训练，并通过自动和人工评估验证了模型的有效性。