팀 소개
우리의 사명
저희는 음악 채보가 모든 사람에게 접근 가능해야 한다고 믿습니다 - 좋아하는 곡을 배우는 학생부터 작곡을 보존하는 전문 음악가까지. AI 기술이 오디오와 악보 사이의 격차를 해소하여 악보 제작을 연주 녹음만큼 간단하게 만듭니다.
우리의 여정
2022
아이디어 탄생
실제 고객 문제를 해결하기 위해 오슬로 대학교 연구에서 출발했습니다.
UiO Growth House · 20만 크로네
2024
R&D 지원금
노르웨이 연구위원회 인증.
연구위원회 · 50만 크로네
2025
회사 설립
Bots for Music AS 설립.
Innovation Norway · 10만 크로네
2025
앱 개발
R&D 단계의 앱을 새로운 시장 영역으로 확장.
개발 기간 2025년 2월–12월
2025년 12월
앱 출시
베타 버전을 첫 사용자들에게 공개.
베타 출시
2026년 2월
첫 매출
첫 유료 고객과 소중한 사용자 피드백.
첫 판매
2026년 5월
성장
견고한 초기 성장.
사용자 500명 이상
노르웨이 연구 위원회의 지원을 받고 있습니다
연구 소개
Bots for Music는 오슬로 대학교 RITMO(리듬·시간·움직임 학제간 연구 센터)의 MUSCRIBE 프로젝트에서 시작되었습니다.
AMT-Augmentor
AMT-Augmentor는 고품질 오디오 변환(타임 스트레칭, 피치 시프팅, 리버브/필터링, 노이즈, 게인/코러스)을 통해 자동 음악 채보(AMT) 데이터셋을 확장하면서 오디오-MIDI 정렬을 유지하는 Python 툴킷입니다. MAESTRO 호환, CLI 기반이며 YAML로 구성 가능하고, 병렬 처리와 내장 데이터셋 검증/분할 기능으로 견고한 AMT 모델 학습을 가속화합니다. 오픈소스 (MIT).
GitHub에서 보기
HF2: 하르당에르 피들 데이터셋
오디오-MIDI 채보 모델의 학습 및 평가를 위해 오슬로대학교에서 구축한, 노르웨이 하르당에르 피들 연주 녹음의 오픈 페어드 오디오-MIDI 데이터셋입니다. 기존 HF1 데이터셋을 39개 고유 곡에 걸쳐 119개의 오디오-MIDI 페어(주석된 노트 90,325개, 약 970MB)로 확장했으며, 감정적 변주를 도입하여 각 곡을 다섯 가지 해석(원곡, 분노, 기쁨, 슬픔, 부드러움)으로 연주하고, 고정밀 피치 데이터가 포함된 CSV 정답 데이터를 함께 제공합니다. 음악 정보 검색(MIR) 커뮤니티를 위한 연구용 데이터셋입니다.
GitHub에서 보기최근 논문
ACM DLfM 2022
Segmentation, Transcription, Analysis and Visualisation of the Norwegian Folk Music Archive
논문 읽기
TISMIR · ISMIR Transactions
A Dataset of Norwegian Hardanger Fiddle Recordings with Precise Annotation of Note and Beat Onsets
논문 읽기
ISMIR 2023 · Late-Breaking Demo
Automatic Transcription of Multi-Instrumental Songs: Integrating Demixing, Harmonic Dilated Convolution, and Joint Beat Tracking
포스터 보기연구 모델의 실제 작동 모습
오슬로 MishMash Centre for AI and Creativity에서 진행된 하르당에르 피들 음악의 실시간 채보 · 08.04
언론 보도
Shifter · 노르웨이 테크 뉴스