Das Team
Lars Løberg Monstad
Chief Executive Officer & Mitgründer
Lars ist ein hochqualifizierter Machine-Learning-Ingenieur und Full-Stack-Entwickler mit Spezialisierung auf Music Information Retrieval. Er hat mehrere Fachartikel veröffentlicht und fortschrittliche KI-Modelle für Musikanalyse und -transkription entwickelt. Als CEO und Mitgründer treibt er die Vision und Produktstrategie des Unternehmens voran und verbindet tiefgreifende technische Expertise mit unternehmerischer Führung.
Dr. Olivier Lartillot
Chief Science Officer & Mitgründer
Führender Forscher am RITMO Centre for Interdisciplinary Studies in Rhythm, Time and Motion der UiO und Professor am MishMash Center for AI and Creativity. Er entwickelte den hybriden Transformer-Regel-Systemansatz, der den Kern unserer Transkriptionstechnologie bildet. Über 20 Jahre Erfahrung in computergestützter Musikwissenschaft und MIR (Music Information Retrieval).
Karstein Grønnesby
Chief Operating Officer
Karstein hat einen Master in Musiktechnologie von der Universität Oslo und bringt jahrelange Erfahrung in der Koordination von Projekten und Produktionen im Musikbereich mit. Er leitet das Projektmanagement und den B2B-Bereich unseres Produkts, gestützt auf seine Erfahrung bei Samspill International Music Network und Norsk Viseforum. Er ist außerdem Gründer von Blåsemaker, einer Werkstatt für die Herstellung traditioneller norwegischer Blasinstrumente.
Unsere Mission
Wir glauben, dass Musiktranskription für alle zugänglich sein sollte — von Schülern, die ihre Lieblingssongs lernen, bis zu professionellen Musikern, die ihre Kompositionen bewahren. Unsere KI-Technologie überbrückt die Lücke zwischen Audio und Notation und macht die Notenerstellung so einfach wie eine Aufnahme.
Unsere Reise
2022
Idee entstanden
Aus der Forschung der Universität Oslo hervorgegangen, um ein echtes Kundenproblem zu lösen.
UiO Growth House · kr 200k
2024
F&E-Förderung
Qualifizierung beim Norwegischen Forschungsrat.
Forschungsrat · kr 500k
2025
Unternehmen gegründet
Bots for Music AS gegründet.
Innovation Norway · kr 100k
2025
Die App entsteht
Ausbau der App von der F&E hin zu neuen Marktbereichen.
Entwickelt Feb. – Dez. 2025
Dez. 2025
App gestartet
Die Betaversion geht für unsere ersten Nutzer live.
Beta-Release
Feb. 2026
Erste Umsätze
Erster zahlender Kunde, mit wertvollem Nutzerfeedback.
Erster Verkauf
Mai 2026
Wachstum
Starkes frühes Wachstum.
über 500 Nutzer
Unterstützt vom Norwegischen Forschungsrat
Unsere Forschung
Bots for Music ist aus dem MUSCRIBE-Projekt am RITMO-Zentrum für interdisziplinäre Studien zu Rhythmus, Zeit und Bewegung der Universität Oslo hervorgegangen.
AMT-Augmentor
AMT-Augmentor ist ein Python-Toolkit zur Erweiterung von Datensätzen für automatische Musiktranskription (AMT) mit hochwertigen Audio-Transformationen — Time-Stretching, Pitch-Shifting, Reverb/Filterung, Rauschen, Gain/Chorus — unter Beibehaltung der Audio-MIDI-Ausrichtung. Es ist MAESTRO-kompatibel, CLI-gesteuert und über YAML konfigurierbar, mit Parallelverarbeitung und integrierter Datensatzvalidierung/-aufteilung zur Beschleunigung des robusten AMT-Modelltrainings. Open Source (MIT).
Auf GitHub ansehen
HF2: Hardanger Fiddle Dataset
Ein offener, gepaarter Audio-MIDI-Datensatz norwegischer Hardangerfiedel-Aufnahmen, erstellt an der Universität Oslo zum Training und zur Evaluierung von Audio-zu-MIDI-Transkriptionsmodellen. Erweitert den ursprünglichen HF1-Datensatz auf 119 Audio-MIDI-Paare über 39 einzigartige Stücke (90.325 annotierte Noten, ~970 MB) und führt emotionale Varianten ein — jedes Stück in fünf Interpretationen aufgeführt (Original, wütend, fröhlich, traurig, zärtlich) — zusammen mit CSV-Ground-Truth mit hochpräzisen Tonhöhendaten. Ein Forschungsdatensatz für die Music-Information-Retrieval-Community.
Auf GitHub ansehenAktuelle Veröffentlichungen
ACM DLfM 2022
Segmentation, Transcription, Analysis and Visualisation of the Norwegian Folk Music Archive
Paper lesen
TISMIR · ISMIR Transactions
A Dataset of Norwegian Hardanger Fiddle Recordings with Precise Annotation of Note and Beat Onsets
Paper lesen
ISMIR 2023 · Late-Breaking Demo
Automatic Transcription of Multi-Instrumental Songs: Integrating Demixing, Harmonic Dilated Convolution, and Joint Beat Tracking
Poster ansehenUnser Forschungsmodell in Aktion
Live-Transkription von Hardanger-Fiedel-Musik am MishMash Centre for AI and Creativity in Oslo · 08.04
In der Presse
Shifter · Norwegische Tech-News