チーム

Lars Løberg Monstad

最高経営責任者＆共同創業者

Larsは音楽情報検索を専門とする高度なスキルを持つ機械学習エンジニア兼フルスタック開発者。同分野で複数の論文を発表し、音楽分析・採譜のための高度なAIモデルを開発。CEOおよび共同創業者として、深い技術的専門知識と起業家精神を組み合わせ、会社のビジョンと製品戦略を推進。

Dr. Olivier Lartillot

最高科学責任者＆共同創業者

オスロ大学RITMOリズム・時間・運動学際研究センターの主任研究員であり、MishMash AI・創造性センターの教授。当社の採譜技術の中核を成すハイブリッドTransformer-ルールシステムアプローチを開拓。計算音楽学およびMIR（音楽情報検索）分野で20年以上の経験を持つ。

Karstein Grønnesby

最高執行責任者

オスロ大学で音楽テクノロジーの修士号を取得。音楽分野でのプロジェクトおよびプロダクションのコーディネートに長年の経験を持つ。プロジェクトマネジメントを統括し、製品のB2B部門をリード。Samspill International Music NetworkおよびNorsk Viseforumでの経歴を活かしている。また、ノルウェーの伝統的な管楽器を製作する工房Blåsemakerの創設者でもある。

私たちの使命

私たちは、お気に入りの曲を学ぶ学生からプロのミュージシャンまで、音楽の採譜はすべての人にとって身近であるべきだと考えています。当社のAI技術はオーディオと楽譜の間のギャップを埋め、楽譜作成を演奏を録音するのと同じくらい簡単にします。

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ノルウェー研究評議会の支援を受けています

私たちの研究

AMT-Augmentor

AMT-Augmentorは、自動音楽採譜（AMT）データセットを高品質なオーディオ変換（タイムストレッチ、ピッチシフト、リバーブ/フィルタリング、ノイズ、ゲイン/コーラス）で拡張するPythonツールキットです。オーディオ–MIDIのアライメントを維持しつつ、MAESTROと互換性があり、CLIベースで動作し、YAMLで設定可能。並列処理と内蔵のデータセット検証/分割機能により、堅牢なAMTモデルのトレーニングを高速化します。オープンソース（MIT）。

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HF2: Hardanger Fiddle Dataset

ノルウェーのハルダンゲルフィドル演奏を収録した、オーディオとMIDIをペアにしたオープンデータセットで、オスロ大学にてオーディオからMIDIへの採譜モデルの学習・評価のために構築されました。元のHF1データセットを拡張し、39曲のユニークな楽曲にわたる119組のオーディオ–MIDIペア（注釈付きノート数90,325、約970MB）を収録。さらに、各楽曲を5種類の解釈（オリジナル、怒り、喜び、悲しみ、優しさ）で演奏した感情バリエーションを導入し、高精度なピッチデータを含むCSV形式のグラウンドトゥルースも提供します。音楽情報検索コミュニティのための研究用データセットです。

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