A equipe
Lars Løberg Monstad
Diretor Executivo e Cofundador
Lars é um engenheiro de Machine Learning e desenvolvedor Full-Stack altamente qualificado, especializado em recuperação de informação musical. Publicou diversos artigos na área e desenvolveu modelos avançados de IA para análise e transcrição musical. Como CEO e cofundador, ele impulsiona a visão e a estratégia de produto da empresa, combinando profundo conhecimento técnico com liderança empreendedora.
Dr. Olivier Lartillot
Diretor Científico e Cofundador
Pesquisador líder no Centro RITMO da UiO para Estudos Interdisciplinares em Ritmo, Tempo e Movimento e professor no Centro MishMash para IA e Criatividade. Pioneiro na abordagem do sistema híbrido transformer-regras que forma o núcleo da nossa tecnologia de transcrição. Mais de 20 anos de experiência em musicologia computacional e MIR (Music Information Retrieval).
Karstein Grønnesby
Diretor de Operações
Karstein possui mestrado em Tecnologia Musical pela Universidade de Oslo e traz anos de experiência coordenando projetos e produções no setor musical. Ele supervisiona o gerenciamento de projetos e lidera o lado B2B do nosso produto, com base em sua experiência no Samspill International Music Network e Norsk Viseforum. Ele também é fundador da Blåsemaker, uma oficina dedicada à fabricação de instrumentos de sopro tradicionais noruegueses.
Nossa Missão
Acreditamos que a transcrição musical deve ser acessível a todos — de estudantes aprendendo suas músicas favoritas a músicos profissionais preservando suas composições. Nossa tecnologia de IA conecta áudio e notação, tornando a criação de partituras tão simples quanto gravar uma performance.
Nossa jornada
2022
Nasce a ideia
Surgida da pesquisa da Universidade de Oslo para resolver um problema real dos clientes.
UiO Growth House · 200k kr
2024
Financiamento de P&D
Qualificação do Conselho de Pesquisa da Noruega.
Conselho de Pesquisa · 500k kr
2025
Empresa fundada
Constituição da Bots for Music AS.
Innovation Norway · 100k kr
2025
Construindo o app
Expandindo o app da P&D para novas áreas de mercado.
Desenvolvido fev – dez 2025
Dez 2025
App lançado
A versão beta entra no ar para os primeiros usuários.
Lançamento beta
Fev 2026
Primeira receita
Primeiro cliente pagante, com feedback valioso dos usuários.
Primeira venda
Mai 2026
Tração
Forte crescimento inicial.
mais de 500 usuários
Apoiado pelo Conselho de Pesquisa da Noruega
Nossa Pesquisa
O Bots for Music nasceu do projeto MUSCRIBE no Centro RITMO de Estudos Interdisciplinares em Ritmo, Tempo e Movimento da Universidade de Oslo.
AMT-Augmentor
AMT-Augmentor é um toolkit em Python para expandir conjuntos de dados de Transcrição Musical Automática (AMT) com transformações de áudio de alta qualidade — time-stretching, pitch-shifting, reverb/filtragem, ruído, ganho/chorus — preservando o alinhamento áudio-MIDI. É compatível com MAESTRO, orientado por CLI e configurável via YAML, com processamento paralelo e validação/divisão de conjuntos de dados integrados para acelerar o treinamento robusto de modelos AMT. Código aberto (MIT).
Ver no GitHub
HF2: Conjunto de Dados de Rabeca de Hardanger
Um conjunto de dados aberto de gravações pareadas de áudio e MIDI de violino Hardanger norueguês, desenvolvido na Universidade de Oslo para o treinamento e a avaliação de modelos de transcrição de áudio para MIDI. Estende o conjunto de dados original HF1 para 119 pares de áudio-MIDI distribuídos em 39 músicas únicas (90.325 notas anotadas, ~970 MB) e introduz variantes emocionais — cada música executada em cinco interpretações (original, raivosa, alegre, triste e suave) — junto a dados de referência em CSV com informações de afinação de alta precisão. Um conjunto de dados de pesquisa para a comunidade de recuperação de informação musical.
Ver no GitHubPublicações recentes
ACM DLfM 2022
Segmentation, Transcription, Analysis and Visualisation of the Norwegian Folk Music Archive
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TISMIR · ISMIR Transactions
A Dataset of Norwegian Hardanger Fiddle Recordings with Precise Annotation of Note and Beat Onsets
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ISMIR 2023 · Late-Breaking Demo
Automatic Transcription of Multi-Instrumental Songs: Integrating Demixing, Harmonic Dilated Convolution, and Joint Beat Tracking
Ver pôsterVeja nosso modelo de pesquisa em ação
Transcrição ao vivo de música de rabeca Hardanger no MishMash Centre for AI and Creativity em Oslo · 08.04
Na imprensa
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