研究課題
若手研究(B)
CNNを用いて，前景と背景の分離のタスクにおいて高い精度を達成した。個々の音楽記号の分離までは達成できなかった。また，CNNを用いて互いに似通った筆跡に関する筆跡鑑定を行い，２クラスで８１％の精度を達成した。具体的には，ヨハン・セバスチャン・バッハ，アンナマグダレーナバッハの２人の筆跡者の楽譜９４ページを訓練データとし，６０ページを正解データとした。アルトニコル，マイスナー，ヨハンハインリッヒバッハの楽譜を含む５クラス分類では，６０％程度にとどまり，それ以上の改善はできなかった。
人間情報学
実際に音楽学者に用いられている古楽譜を考慮したデータベースを築くことで、理想的な画質データを用いた学術的な評価にとどまる研究を抑制する。また、音楽学者が評価を随時行ったことで、実際に音楽学者の利用用途を視野に入れた研究を促す。これまで音楽学者が手探りで行っていた画像処理による画質改善や音符の抽出を解決し、音楽学者が高度な推論に集中するための第一歩を踏み出した。
