Как вам идея связать все выложенные в интернете отсканированные ноты в единую машиночитаемую базу данных? Участникам проекта Music Encoding Initiative это кажется вполне реальным.
© unsplash.com
Music Encoding Initiative (MEI) — международная инициатива по созданию единого стандарта машиночитаемого кодирования нот. MEI — это название и проекта, и группы ученых, работающих над ним, и — в более узком смысле — сам язык разметки.
Язык MEI основан на XML — стандартном мета-языке для формальной разметки. XML устроен по принципу матрешки — более крупные сущности включают в себя более мелкие. Это отлично подходит для музыки, где произведения делятся на части, части — на музыкальные фразы, фразы — на такты, а в такты — на ритмические группы нот. Так выглядит простейший пример кодирования нот в XML (<beam> — это как раз ритмическая группа нот внутри такта, <note > — собственно нота):
Над MEI трудятся музыковеды-теоретики и историки, специалисты в сфере музыкально-компьютерных технологий, библиотечного дела. В отличие от более распространенного формата MusicXML, удобного для использования музыкантами-исполнителями в решении практических задач (формат совместим с большинством нотных редакторов, программ для распознавания и воспроизведения нот, секвенсоров), MEI ориентирован на исследователей: текстологов, редакторов академических музыкальных изданий, научных сотрудников библиотек и архивов.
При помощи MEI возможно закодировать не только нотный текст, но и множество сопутствующей информации: варианты нотного текста, примечания к нему, библиографические данные и т.д. Также в системе возможна работа не только с классической западноевропейской нотацией, но и с невменной, мензуральной, с разными видами табулатур. Например, так выглядит кодирование табулатуры для 6-струнной гитары:
MEI не имеет формальной связи с TEI (Text Encoding Initiative) — аналогичным проектом для буквенного текста, однако во многом схож с ним философией, характеристиками и способами развития. С 2013 года сообщество MEI базируется в Академии наук и литературы в Майнце (Германия) и ежегодно проводит научную конференцию (Music Encoding Conference), где освещает свою работу.
Официальный сайт сообщества Music Encoding Initiative.
По оценке Anthropic, роботы способны выполнять 74% физических задач в США, но заменять людей пока почти везде невыгодно
Почему «программистка» звучит естественно, а «авторка» и «членка» многим режут слух? И может ли сознательное употребление феминитивов сработать против целей…
Если представить цифровую среду как живой организм, то ее сердцем будет дата-центр. Он работает без выходных и пауз, прогоняет через…