ピアノを MIDI に変換とは何でしょうか?

ピアノを MIDI に変換モデルと処理方法を選択料金、時間、形式、パラメータは選択したモデルによって異なります。

誰のためのピアノを MIDI に変換?

MIDI / 転写ピアノを MIDI に変換モデルと処理方法を選択料金、時間、形式、パラメータは選択したモデルによって異なります。

ピアノを MIDI に変換どんな作業を手伝えるでしょうか?

MIDI / 転写; ノート終端が No Pedal Ext と離鍵時刻の基準に従うピアノ MIDI。ペダルで延長された聴覚上の長さではなく、物理的なノート境界の確認に使います。; ピアノ演奏を、離鍵時刻が音符の終端となる編集可能な MIDI に変換; ソロpiano、練習録音、キーボードのみの素材;TransKun V2は区間モデリングと公開証拠MIREX 2024重視しています; 練習録音をリズムチェック用のMIDIに変換する; 指導やリハーサル用のpianoスコアドラフトを作成しましょう

ピアノを MIDI に変換

Q: ピアノを MIDI に変換とは何でしょうか?

ピアノを MIDI に変換 モデルと処理方法を選択 料金、時間、形式、パラメータは選択したモデルによって異なります。

Q: 誰のためのピアノを MIDI に変換?

MIDI / 転写 ピアノを MIDI に変換 モデルと処理方法を選択 料金、時間、形式、パラメータは選択したモデルによって異なります。

Q: どのモデルやキーワードのエンティティがピアノを MIDI に変換と関連していますか?

TransKun V2 No Pedal Ext (packaged 2.0.pt), Yujia-Yan/TransKun, TransKun official model cards, transkun PyPI, TransKun ISMIR 2024, TransKun V2, ByteDance Piano, bytedance/piano_transcription

モデル、パラメータ、ソース

ピアノペダルAMTオーディオsolo pianoターゲットにし、ByteDance Piano CRNN note+pedalパスを使ってペダルコントローラーイベントでMIDIを出力するため、サステイン、ソフトペダル、ノートのタイミングを同時にチェックする必要がある場合に便利です。

TransKun V2 No Pedal Ext (packaged 2.0.pt)Yujia-Yan/TransKunTransKun official model cardstranskun PyPITransKun ISMIR 2024TransKun V2ByteDance Pianobytedance/piano_transcriptionByteDance paperAria-AMTEleutherAI/aria-amtAria-MIDI HF dataset

TransKun V2 No Pedal Ext (packaged 2.0.pt)

ローカルの既定値は、upstream transkun パッケージ内の TransKun V2 No Pedal Ext チェックポイント（2.0.pt）です。公開 V2/V2 Aug と同じアーキテクチャ系列に属し、V2 Aug 系統でファインチューニングおよび拡張されています。

Yujia-Yan/TransKun TransKun official model cards transkun PyPI TransKun ISMIR 2024

アーキテクチャ：TransKun V2 No Pedal Ext は、公開 V2/V2 Aug と同じ非階層型 Transformer および neural semi-CRF 区間デコード系列に属します。
公開参照のみ：MIREX 2024 が報告するのは標準 TransKun V2 と V2 Aug の行であり、そのスコアをローカル 2.0.pt checkpoint の成績として扱いません。
出力：パッケージ内の TransKun V2 No Pedal Ext（2.0.pt）による piano MIDI。標準 V2/V2 Aug の MIREX スコアは参照情報に限られます。

TransKun V2 Aug

TransKun V2 Augは、checkpointTransformerAug.zipを使った別のローカルデータ拡張checkpointルートです。

Yujia-Yan/TransKun TransKun V2 Aug checkpoint transkun PyPI TransKun ISMIR 2024 MIREX 2024 permanent results

アーキテクチャ:TransKun V2 Aug は、V2と同じ非階層的なトランスフォーマーおよびneural semi-CRF interval decodingファミリー TransKun使用しています。
出力:single-track piano MIDI。まとめMIREX 2024 V2 Augを支持し、Maestro note+オフセット+ベロシティとペダルオンセットの行数はV2の方がやや高いです。

TransKun V2 Standard (checkpointMSimpler)

公式 Standard checkpoint を使用し、ノート終了はペダルで延長された音響的な長さに従います。離鍵寄りの NoExt、V2 Aug とは別に提供します。

Yujia-Yan/TransKun source (pinned)TransKun official model cards transkun PyPI TransKun ISMIR 2024

MIDI をダウンロードし、ピアノロールや楽譜ソフトで音高と音長を確認します。

Aria-AMT piano-medium-double-1.0

Aria-AMTはEleutherAIのseq-to-seq pianoルートをpiano-medium-double-1.0.safetensorsと組み合わせています。

EleutherAI/aria-amt Aria-MIDI HF dataset piano-medium-double-1.0.safetensors Aria-AMT paper

スコープ:ノートレベルの転piano専用piano AMT。
Aria-AMTリポジトリには、seq-to-seq piano転写実装および予備的な重みが記録されています。論文はMAESTROとMAPS Table 1の比較を報告しています。

D3RM released checkpoint

公開済みの D3RM 離散拡散リファイン checkpoint でピアノ音声を離散ノートイベントへ変換し、編集可能な MIDI とノートイベントを出力します。

D3RM source (pinned)Released checkpoints D3RM paper

MIDI をダウンロードし、ピアノロールや楽譜ソフトで音高と音長を確認します。

ByteDance Piano CRNN note+pedal

ByteDance Piano CRNN note+pedalソロpiano MIDIとペダルコントローラーイベントにはnote_F1=0.9677_pedal_F1=0.9186.pthを使用します。

bytedance/piano_transcription CRNN note/pedal checkpoint TelkNet music-to-midi workflow Piano transcription with pedals

モデルのスコープ:ノートのタイミング、ベロシティ、ペダルのディテールが重要なsolo pianoまたはキーボード素材。
サステインペダルの踏み込みとリリースを予測し、DAW や楽譜エディタで確認できます。ソフトペダル（CC67）やハーフペダルは予測しません。
出力形状:シングルpiano MIDIで、音符、持続時間、ベロシティ、ペダルコントロールの曲線があり、後でクオンタイズ、編集、ミックスが可能です。
ベストインプット:クリアなダイナミクスと抑制されたリバーブを持つクリーンsolo piano;部屋の雑音や追加の楽器がペダルの境界線を信頼性に低下させます。
レビューの焦点:濃密なコード、長いサステイン、ハーフペダルの感触、低音域の共鳴は手動で聴くに値する。

モデル比較

モデル

役割

なぜ使われるのか

出力への影響

モデルTransKun V2

Yujia-Yan/TransKun TransKun official model cards transkun PyPI TransKun ISMIR 2024

役割高速で高精度なpiano AMT

なぜ使われるのか公開されたMIREXの列は、このカタログで最も明確なスコアに基づくpianoルートとなっています。

出力への影響ソロpiano MIDI

モデルByteDance Piano

bytedance/piano_transcription ByteDance paper

役割ペダル認識piano AMT

なぜ使われるのか音符とサステインペダルのタイミングを両方編集したい演奏録音に適しています。

出力への影響ペダルCCイベントと共に Piano MIDI

モデルAria-AMT

EleutherAI/aria-amt Aria-MIDI HF dataset

役割Seq-to-seq piano AMTルート

なぜ使われるのかAria AMT論文表1はMAESTROとMAPSの比較を示しています。これはMIREXのリーダーボードの列ではありません。

出力への影響ソロpiano MIDI

モデルTransKun V2 Aug

Yujia-Yan/TransKun TransKun V2 Aug checkpoint transkun PyPI TransKun ISMIR 2024 MIREX 2024 permanent results

役割補助訓練TransKunルート

なぜ使われるのか同じ録音の TransKun V2 による変換結果と比較し、元の演奏に近い方を選べます。

出力への影響V2のシングルトラックpiano MIDIはcheckpoint年Augのものでした。

モデルAria-AMT piano-medium-double-1.0

EleutherAI/aria-amt Aria-MIDI HF dataset piano-medium-double-1.0.safetensors Aria-AMT paper

役割Seq-to-seq piano AMTルート

なぜ使われるのかAria AMT論文表1はMAESTROとMAPSの比較を示しています。これはMIREXのリーダーボードの列ではありません。

出力への影響ソロpiano MIDI

モデルByteDance Piano CRNN note+pedal

bytedance/piano_transcription CRNN note/pedal checkpoint TelkNet music-to-midi workflow Piano transcription with pedals

役割ペダル認識piano AMT

なぜ使われるのか音符とサステインペダルのタイミングを両方編集したい演奏録音に適しています。

出力への影響ペダルCCイベントと共に Piano MIDI

スコアは引用元のデータセット、指標、モデル版にのみ対応します。表内の首位は現在の世界一や本サービスでの実測結果を意味しません。比較可能なスコアがなくても、機能や実測を理由に優先できます。

ベンチマークチャート:TransKun · MAESTRO V3 No Ext / TransKun · MAPS (ad hoc align) No Ext / TransKun · SMD No Ext / MIREX 2024 トランスクリプトリーダーボードpiano要約 / MIREX 2024 マエストロpiano列 / MIREX 2024 MAPS ピアノ行 / MIREX 2024 SMD ピアノ行 / Aria-AMT 論文：MAESTRO / MAPS 比較 / ピアノ D3RM / バイトダンスpianoペーパースコア

表には、公開ウェイトまたは設定があり、ローカルで実行できるモデルだけを掲載しています。

TransKun · MAESTRO V3 No Ext

TransKun official model card — MAESTRO V3 No Ext

数値はリンク先のベースチェックポイントのもので、ここで動作するモデルを再計測した結果ではありません。

公開資料の確認日：2026-09-12

評価条件	モデル	音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)	詳細指標
MAESTRO V3 No Ext · No Pedal Ext	TransKun V2 No Pedal ExtOfficial model card	81.09	アクティベーション P（%）86.71アクティベーション R（%）82.50音符の開始 P (%)99.84音符の開始 R (%)96.91音符の開始 + 終了 P (%)82.71音符の開始 + 終了 R (%)80.34音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)82.30音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)79.95ペダル・アクティベーション P（%）94.98ペダル・アクティベーション R（%）95.18ペダルオンセット P (%)88.72ペダルオンセット R (%)81.05ペダル開始+終了 P（%）84.13ペダル開始+終了 R（%）77.23アクティベーション F1（%）84.41音符の開始 F1 (%)98.33音符の開始 + 終了 F1 (%)81.49ペダル・アクティベーション F1（%）94.87ペダルオンセット F1 (%)84.44ペダル開始+終了 F1（%）80.31

TransKun · MAPS (ad hoc align) No Ext

TransKun official model card — MAPS (ad hoc align) No Ext

数値はリンク先のベースチェックポイントのもので、ここで動作するモデルを再計測した結果ではありません。

公開資料の確認日：2026-09-12

評価条件	モデル	音符の開始 F1 (%)	詳細指標
MAPS (ad hoc align) No Ext · No Pedal Ext	TransKun V2 No Pedal ExtOfficial model card	92.20	アクティベーション P（%）90.93アクティベーション R（%）63.83音符の開始 P (%)94.10音符の開始 R (%)90.44音符の開始 + 終了 P (%)55.77音符の開始 + 終了 R (%)53.69音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)44.30音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)42.66ペダル・アクティベーション P（%）87.53ペダル・アクティベーション R（%）84.71ペダルオンセット P (%)71.07ペダルオンセット R (%)75.25ペダル開始+終了 P（%）53.31ペダル開始+終了 R（%）56.12アクティベーション F1（%）74.65音符の開始 + 終了 F1 (%)54.69音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)43.45ペダル・アクティベーション F1（%）85.43ペダルオンセット F1 (%)72.10ペダル開始+終了 F1（%）54.21

TransKun · SMD No Ext

TransKun official model card — SMD No Ext

数値はリンク先のベースチェックポイントのもので、ここで動作するモデルを再計測した結果ではありません。

公開資料の確認日：2026-09-12

評価条件	モデル	音符の開始 F1 (%)	詳細指標
SMD No Ext · No Pedal Ext	TransKun V2 No Pedal ExtOfficial model card	98.76	アクティベーション P（%）85.39アクティベーション R（%）85.33音符の開始 P (%)99.82音符の開始 R (%)97.74音符の開始 + 終了 P (%)79.36音符の開始 + 終了 R (%)77.78音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)76.66音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)75.13ペダル・アクティベーション P（%）94.83ペダル・アクティベーション R（%）94.53ペダルオンセット P (%)88.12ペダルオンセット R (%)80.67ペダル開始+終了 P（%）82.15ペダル開始+終了 R（%）75.39アクティベーション F1（%）85.24音符の開始 + 終了 F1 (%)78.55音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)75.88ペダル・アクティベーション F1（%）94.55ペダルオンセット F1 (%)84.08ペダル開始+終了 F1（%）78.48

MIREX 2024 トランスクリプトリーダーボードpiano要約

MIREX 2024 permanent results

MIREXの要約行は、3つのデータセットにおける平均ノート開始F1と、MaestroおよびSMDにおける全体的なノートF1を比較します。

公開資料の確認日：2026-09-12

階級	評価条件	モデル	Holistic note F1 (%)	詳細指標
#1	MIREX 2024 summary	TransKun V2 AugMIREX 2024 permanent results	90.81最良	Summary onset F1 (%)96.48最良
#2	MIREX 2024 summary	TransKun V2対応するツールのモデル：TransKun V2 Standard (checkpointMSimpler)MIREX 2024 permanent results	87.64	Summary onset F1 (%)94.90
#3	MIREX 2024 summary	teamWLYMIREX 2024 permanent results	84.65	Summary onset F1 (%)95.92
#4	MIREX 2024 summary	hFT-TransformerMIREX 2024 permanent results	83.59	Summary onset F1 (%)94.16
#5	MIREX 2024 summary	wlazbzfllMIREX 2024 permanent results	16.07	Summary onset F1 (%)70.66

MIREX 2024 マエストロpiano列

MIREX 2024 permanent results

MIREX 公式の MAESTRO 結果です。公開済みの音符・ペダルの P / R / F1（%）をすべて表示し、未報告の指標は空欄のままにしています。

公開資料の確認日：2026-09-12

階級	評価条件	モデル	音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)	詳細指標
#1	MIREX 2024 published row	TransKun V2対応するツールのモデル：TransKun V2 Standard (checkpointMSimpler)MIREX 2024 permanent results	92.96最良	アクティベーション P（%）95.76最良アクティベーション R（%）94.89アクティベーション F1（%）95.30最良音符の開始 P (%)99.56音符の開始 R (%)97.14音符の開始 F1 (%)98.32音符の開始 + 終了 P (%)94.65最良音符の開始 + 終了 R (%)92.38最良音符の開始 + 終了 F1 (%)93.49最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)94.11最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)91.86最良ペダル・アクティベーション P（%）96.71最良ペダル・アクティベーション R（%）94.53最良ペダル・アクティベーション F1（%）95.41最良ペダルオンセット P (%)89.09最良ペダルオンセット R (%)84.21最良ペダルオンセット F1 (%)86.42最良ペダル開始+終了 P（%）86.32最良ペダル開始+終了 R（%）81.65最良ペダル開始+終了 F1（%）83.77最良
#2	MIREX 2024 published row	TransKun V2 AugMIREX 2024 permanent results	92.64	アクティベーション P（%）94.95アクティベーション R（%）95.22最良アクティベーション F1（%）95.05音符の開始 P (%)99.71最良音符の開始 R (%)97.15音符の開始 F1 (%)98.40最良音符の開始 + 終了 P (%)94.37音符の開始 + 終了 R (%)91.97音符の開始 + 終了 F1 (%)93.14音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)93.86音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)91.49ペダル・アクティベーション P（%）95.46ペダル・アクティベーション R（%）94.16ペダル・アクティベーション F1（%）94.54ペダルオンセット P (%)88.83ペダルオンセット R (%)81.16ペダルオンセット F1 (%)84.53ペダル開始+終了 P（%）84.97ペダル開始+終了 R（%）77.90ペダル開始+終了 F1（%）81.02
#3	MIREX 2024 published row	teamWLYMIREX 2024 permanent results	89.58	アクティベーション P（%）95.30アクティベーション R（%）92.61アクティベーション F1（%）93.90音符の開始 P (%)99.44音符の開始 R (%)97.19最良音符の開始 F1 (%)98.29音符の開始 + 終了 P (%)92.77音符の開始 + 終了 R (%)90.70音符の開始 + 終了 F1 (%)91.71音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)90.61音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)88.60
#4	MIREX 2024 published row	hFT-TransformerMIREX 2024 permanent results	89.48	アクティベーション P（%）95.37アクティベーション R（%）91.08アクティベーション F1（%）93.07音符の開始 P (%)99.64音符の開始 R (%)95.45音符の開始 F1 (%)97.45音符の開始 + 終了 P (%)92.44音符の開始 + 終了 R (%)88.61音符の開始 + 終了 F1 (%)90.45音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)91.44音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)87.68
#5	MIREX 2024 published row	wlazbzfllMIREX 2024 permanent results	14.15	アクティベーション P（%）73.24アクティベーション R（%）76.73アクティベーション F1（%）74.45音符の開始 P (%)74.11音符の開始 R (%)65.11音符の開始 F1 (%)68.45音符の開始 + 終了 P (%)35.37音符の開始 + 終了 R (%)31.58音符の開始 + 終了 F1 (%)32.94音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)15.27音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)13.53ペダル・アクティベーション P（%）94.29ペダル・アクティベーション R（%）94.32ペダル・アクティベーション F1（%）94.19ペダルオンセット P (%)77.75ペダルオンセット R (%)78.12ペダルオンセット F1 (%)77.85ペダル開始+終了 P（%）73.77ペダル開始+終了 R（%）74.05ペダル開始+終了 F1（%）73.83

MIREX 2024 MAPS ピアノ行

MIREX 2024 permanent results

MIREX 公式の MAPS 結果です。公開済みの音符・ペダルの P / R / F1（%）をすべて表示し、未報告の指標は空欄のままにしています。 MAPS は ad hoc alignment を使用しているため、offset 指標はこの位置合わせ方法を踏まえて解釈してください。

公開資料の確認日：2026-09-12

階級	評価条件	モデル	音符の開始 F1 (%)	詳細指標
#1	MIREX 2024 published row	TransKun V2 AugMIREX 2024 permanent results	92.19最良	アクティベーション P（%）94.46最良アクティベーション R（%）83.34アクティベーション F1（%）88.43最良音符の開始 P (%)93.96最良音符の開始 R (%)90.56最良音符の開始 + 終了 P (%)71.05最良音符の開始 + 終了 R (%)68.54最良音符の開始 + 終了 F1 (%)69.75最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)55.96最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)54.01最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)54.95最良ペダル・アクティベーション P（%）88.93最良ペダル・アクティベーション R（%）83.89ペダル・アクティベーション F1（%）85.83最良ペダルオンセット P (%)73.13最良ペダルオンセット R (%)75.29最良ペダルオンセット F1 (%)73.43最良ペダル開始+終了 P（%）54.99最良ペダル開始+終了 R（%）56.50最良ペダル開始+終了 F1（%）55.32最良
#2	MIREX 2024 published row	teamWLYMIREX 2024 permanent results	90.89	アクティベーション P（%）90.49アクティベーション R（%）83.94最良アクティベーション F1（%）86.91音符の開始 P (%)91.80音符の開始 R (%)90.08音符の開始 + 終了 P (%)68.96音符の開始 + 終了 R (%)67.72音符の開始 + 終了 F1 (%)68.30音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)46.53音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)45.71音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)46.10
#3	MIREX 2024 published row	TransKun V2対応するツールのモデル：TransKun V2 Standard (checkpointMSimpler)MIREX 2024 permanent results	88.49	アクティベーション P（%）88.70アクティベーション R（%）82.52アクティベーション F1（%）85.35音符の開始 P (%)86.71音符の開始 R (%)90.48音符の開始 + 終了 P (%)63.25音符の開始 + 終了 R (%)66.13音符の開始 + 終了 F1 (%)64.61音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)43.51音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)45.51音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)44.46ペダル・アクティベーション P（%）84.98ペダル・アクティベーション R（%）85.47最良ペダル・アクティベーション F1（%）84.49ペダルオンセット P (%)65.21ペダルオンセット R (%)71.82ペダルオンセット F1 (%)67.32ペダル開始+終了 P（%）49.03ペダル開始+終了 R（%）54.27ペダル開始+終了 F1（%）50.88
#4	MIREX 2024 published row	hFT-TransformerMIREX 2024 permanent results	87.89	アクティベーション P（%）91.60アクティベーション R（%）71.60アクティベーション F1（%）80.19音符の開始 P (%)87.47音符の開始 R (%)88.41音符の開始 + 終了 P (%)56.89音符の開始 + 終了 R (%)57.56音符の開始 + 終了 F1 (%)57.19音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)35.92音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)36.36音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)36.12
#5	MIREX 2024 published row	wlazbzfllMIREX 2024 permanent results	70.24	アクティベーション P（%）80.21アクティベーション R（%）73.38アクティベーション F1（%）76.26音符の開始 P (%)74.10音符の開始 R (%)68.22音符の開始 + 終了 P (%)44.21音符の開始 + 終了 R (%)41.66音符の開始 + 終了 F1 (%)42.43音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)17.93音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)16.98音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)17.24ペダル・アクティベーション P（%）85.65ペダル・アクティベーション R（%）82.17ペダル・アクティベーション F1（%）83.30ペダルオンセット P (%)51.64ペダルオンセット R (%)58.20ペダルオンセット F1 (%)53.90ペダル開始+終了 P（%）33.01ペダル開始+終了 R（%）37.80ペダル開始+終了 F1（%）34.77

MIREX 2024 SMD ピアノ行

MIREX 2024 permanent results

MIREX 公式の SMD 結果です。公開済みの音符・ペダルの P / R / F1（%）をすべて表示し、未報告の指標は空欄のままにしています。

公開資料の確認日：2026-09-12

階級	評価条件	モデル	音符の開始 F1 (%)	詳細指標
#1	MIREX 2024 published row	TransKun V2 AugMIREX 2024 permanent results	98.84最良	アクティベーション P（%）93.89最良アクティベーション R（%）95.18最良アクティベーション F1（%）94.48最良音符の開始 P (%)99.70最良音符の開始 R (%)98.01最良音符の開始 + 終了 P (%)92.84最良音符の開始 + 終了 R (%)91.28最良音符の開始 + 終了 F1 (%)92.05最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)89.74最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)88.23最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)88.97最良ペダル・アクティベーション P（%）94.91最良ペダル・アクティベーション R（%）94.28ペダル・アクティベーション F1（%）94.47最良ペダルオンセット P (%)87.88最良ペダルオンセット R (%)80.43ペダルオンセット F1 (%)83.83ペダル開始+終了 P（%）82.08最良ペダル開始+終了 R（%）75.26最良ペダル開始+終了 F1（%）78.37最良
#2	MIREX 2024 published row	teamWLYMIREX 2024 permanent results	98.57	アクティベーション P（%）92.37アクティベーション R（%）93.57アクティベーション F1（%）92.89音符の開始 P (%)99.45音符の開始 R (%)97.71音符の開始 + 終了 P (%)90.05音符の開始 + 終了 R (%)88.49音符の開始 + 終了 F1 (%)89.26音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)80.42音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)79.02音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)79.71
#3	MIREX 2024 published row	TransKun V2対応するツールのモデル：TransKun V2 Standard (checkpointMSimpler)MIREX 2024 permanent results	97.90	アクティベーション P（%）92.03アクティベーション R（%）94.91アクティベーション F1（%）93.40音符の開始 P (%)98.16音符の開始 R (%)97.66音符の開始 + 終了 P (%)90.13音符の開始 + 終了 R (%)89.68音符の開始 + 終了 F1 (%)89.90音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)82.55音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)82.11音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)82.32ペダル・アクティベーション P（%）93.64ペダル・アクティベーション R（%）95.07最良ペダル・アクティベーション F1（%）94.20ペダルオンセット P (%)87.22ペダルオンセット R (%)81.01最良ペダルオンセット F1 (%)83.88最良ペダル開始+終了 P（%）80.30ペダル開始+終了 R（%）74.71ペダル開始+終了 F1（%）77.30
#4	MIREX 2024 published row	hFT-TransformerMIREX 2024 permanent results	97.13	アクティベーション P（%）92.91アクティベーション R（%）89.68アクティベーション F1（%）91.15音符の開始 P (%)98.75音符の開始 R (%)95.63音符の開始 + 終了 P (%)88.34音符の開始 + 終了 R (%)85.60音符の開始 + 終了 F1 (%)86.92音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)78.97音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)76.51音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)77.69
#5	MIREX 2024 published row	wlazbzfllMIREX 2024 permanent results	73.29	アクティベーション P（%）77.66アクティベーション R（%）78.62アクティベーション F1（%）77.75音符の開始 P (%)75.10音符の開始 R (%)73.23音符の開始 + 終了 P (%)39.15音符の開始 + 終了 R (%)39.58音符の開始 + 終了 F1 (%)38.95音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)17.04音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)16.96音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)16.82ペダル・アクティベーション P（%）94.02ペダル・アクティベーション R（%）94.59ペダル・アクティベーション F1（%）94.15ペダルオンセット P (%)79.21ペダルオンセット R (%)80.18ペダルオンセット F1 (%)79.56ペダル開始+終了 P（%）72.70ペダル開始+終了 R（%）73.50ペダル開始+終了 F1（%）72.99

Aria-AMT 論文：MAESTRO / MAPS 比較

Aria-AMT paper Table 1

Aria-AMT 論文の Table 1 に掲載された MAESTRO と MAPS の結果を、データセットごとに比較しています。公開済み重みとの対応はモデルの説明をご覧ください。

公開資料の確認日：2026-09-10

階級	評価条件	モデル	F1 (%)	詳細指標
#1	MAESTRO · paper Table 1	Aria-AMT + bootstrapping	86.00最良	開始 F1 (%)97.00最良オフセット F1 (%)91.00最良
#2	MAESTRO · paper Table 1	Aria-AMT	84.00	開始 F1 (%)97.00最良オフセット F1 (%)90.00
#3	MAESTRO · paper Table 1	hFT-Transformer	41.00	開始 F1 (%)96.00オフセット F1 (%)57.00
#4	MAESTRO · paper Table 1	Google	39.00	開始 F1 (%)96.00オフセット F1 (%)55.00
#5	MAESTRO · paper Table 1	Kong	38.00	開始 F1 (%)97.00最良オフセット F1 (%)56.00
#1	MAPS · paper Table 1	Aria-AMT + bootstrapping	78.00最良	開始 F1 (%)97.00最良オフセット F1 (%)85.00最良
#2	MAPS · paper Table 1	Aria-AMT	74.00	開始 F1 (%)97.00最良オフセット F1 (%)81.00
#3	MAPS · paper Table 1	hFT-Transformer	52.00	開始 F1 (%)95.00オフセット F1 (%)68.00
#4	MAPS · paper Table 1	Kong	47.00	開始 F1 (%)93.00オフセット F1 (%)67.00
#5	MAPS · paper Table 1	Google	23.00	開始 F1 (%)67.00オフセット F1 (%)54.00

ピアノ D3RM

D3RM paper, Table I

数値はリンク先の公開資料から引用しています。行にはテストセットまたはチェックポイントを示し、同条件の結果がないモデルは除外しています。

公開資料の確認日：2026-09-10

階級	評価条件	モデル	音符の開始 F1 (%)	詳細指標
#1	MAESTRO V3 · paper Table I	Yan et al.Paper Table I	98.32最良	パラメータ数 (M)12.90音符の開始 + 終了 F1 (%)93.48最良音符の開始 P (%)99.53音符の開始 R (%)97.16最良音符の開始 + 終了 P (%)94.61最良音符の開始 + 終了 R (%)92.39最良
#2	MAESTRO V3 · paper Table I	D3RM (paper)Paper Table I	97.57	パラメータ数 (M)2.00音符の開始 + 終了 F1 (%)90.44音符の開始 P (%)98.72音符の開始 R (%)96.48音符の開始 + 終了 P (%)91.48音符の開始 + 終了 R (%)89.44
#3	MAESTRO V3 · paper Table I	HFT-transformerPaper Table I	97.44	パラメータ数 (M)5.50音符の開始 + 終了 F1 (%)90.53音符の開始 P (%)99.64最良音符の開始 R (%)95.44音符の開始 + 終了 P (%)92.52音符の開始 + 終了 R (%)88.69
#4	MAESTRO V3 · paper Table I	HPPNet-spPaper Table I	97.18	パラメータ数 (M)1.20音符の開始 + 終了 F1 (%)83.80音符の開始 P (%)98.45音符の開始 R (%)95.95音符の開始 + 終了 P (%)84.88音符の開始 + 終了 R (%)82.76
#5	MAESTRO V3 · paper Table I	PARPaper Table I	97.01	パラメータ数 (M)19.70音符の開始 + 終了 F1 (%)87.88音符の開始 P (%)98.49音符の開始 R (%)95.60音符の開始 + 終了 P (%)89.21音符の開始 + 終了 R (%)86.68
#6	MAESTRO V3 · paper Table I	D3RM paper baselinePaper Table I	96.45	パラメータ数 (M)1.50音符の開始 + 終了 F1 (%)87.60音符の開始 P (%)99.08音符の開始 R (%)94.03音符の開始 + 終了 P (%)89.93音符の開始 + 終了 R (%)85.45
#7	MAESTRO V3 · paper Table I	DiffRoll (k=9)Paper Table I	78.10	パラメータ数 (M)86.80

バイトダンスpianoペーパースコア

ByteDance v3, Tables I, VI

論文 Table I の MAESTRO 音符と Table VI のサステインペダルの結果です。公表されたフレーム、開始、終了、ベロシティの P / R / F1（%）を掲載し、未報告の指標は空欄のままです。

公開資料の確認日：2026-09-10

階級	評価条件	モデル	音符の開始 F1 (%)	詳細指標
#1	MAESTRO · paper Table I	ByteDance full systemTelkNet ByteDanceの論文は、MAESTROの最初のペダル開始ベンチマーク行が91.86%と報告しています。	96.72最良	アクティベーション F1（%）89.62アクティベーション P（%）88.71アクティベーション R（%）90.73音符の開始 P (%)98.17音符の開始 R (%)95.35最良音符の開始 + 終了 F1 (%)82.47最良音符の開始 + 終了 P (%)83.68音符の開始 + 終了 R (%)81.32最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)80.92最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)82.10音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)79.80最良ペダル・アクティベーション F1（%）94.25ペダル・アクティベーション P（%）94.30ペダル・アクティベーション R（%）94.42ペダルオンセット F1 (%)91.86ペダルオンセット P (%)91.59ペダルオンセット R (%)92.41ペダル開始+終了 F1（%）86.58ペダル開始+終了 P（%）86.36ペダル開始+終了 R（%）87.02
#2	MAESTRO · paper Table I	Regress cond. onset + offset	96.61	アクティベーション F1（%）89.51アクティベーション P（%）88.91アクティベーション R（%）90.28音符の開始 P (%)98.53音符の開始 R (%)94.81音符の開始 + 終了 F1 (%)82.20音符の開始 + 終了 P (%)83.81最良音符の開始 + 終了 R (%)80.70音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)80.79音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)82.36最良音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)79.33
#3	MAESTRO · paper Table I	Regress cond. onset	96.57	アクティベーション F1（%）88.42アクティベーション P（%）86.94アクティベーション R（%）90.15音符の開始 P (%)98.43音符の開始 R (%)94.84音符の開始 + 終了 F1 (%)78.50音符の開始 + 終了 P (%)80.00音符の開始 + 終了 R (%)77.08音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)77.17音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)78.64音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)75.79
#4	MAESTRO · paper Table I	Adversarial Onsets and Frames	95.60	アクティベーション F1（%）91.40最良アクティベーション P（%）93.10最良アクティベーション R（%）89.80音符の開始 P (%)98.10音符の開始 R (%)93.20音符の開始 + 終了 F1 (%)81.30音符の開始 + 終了 P (%)83.50音符の開始 + 終了 R (%)79.30音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)80.20音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)82.30音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)78.20
#5	MAESTRO · paper Table I	Onsets and Frames	94.80	アクティベーション F1（%）89.19アクティベーション P（%）93.10最良アクティベーション R（%）85.76音符の開始 P (%)97.42音符の開始 R (%)92.37音符の開始 + 終了 F1 (%)79.67音符の開始 + 終了 P (%)81.84音符の開始 + 終了 R (%)77.66音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)76.04音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)78.11音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)74.13
#6	MAESTRO · paper Table I	Onsets and Frames (reproduced)	93.92	アクティベーション F1（%）88.63アクティベーション P（%）86.63アクティベーション R（%）90.89最良音符の開始 P (%)99.52最良音符の開始 R (%)89.23音符の開始 + 終了 F1 (%)75.99音符の開始 + 終了 P (%)80.43音符の開始 + 終了 R (%)72.27音符の開始 + 終了 + ベロシティ F1 (%)75.14音符の開始 + 終了 + ベロシティ P (%)79.51音符の開始 + 終了 + ベロシティ R (%)71.48

論文およびベンチマークノート

Scoring Time Intervals Using Non-Hierarchical Transformer for Automatic Piano Transcription

ISMIR - 2024

TransKun V2の論文では、トランスフォーマー間隔スコアリングアーキテクチャとMaestroサブタスクでのより高いF1結果が報告されています。

arXiv:2404.09466

Skipping the Frame-Level: Event-Based Piano Transcription with Neural Semi-CRFs

NeurIPS - 2021

2021年のSemi-CRF論文では、フレーム単位の検出を縫い合わせるのではなく、インターバル/イベント予測として転写をフレームにpianoしています。

OpenReview

Aria-AMT

Official repository / preliminary weights - current

Aria-AMTリポジトリには、seq-to-seq piano転写実装および予備的な重みが記録されています。論文はMAESTROとMAPS Table 1の比較を報告しています。

EleutherAI/aria-amt Preliminary weights Aria-AMT paper PDF

D3RM: A Discrete Denoising Diffusion Refinement Model for Piano Transcription

arXiv - 2025

公開済みの D3RM 離散拡散リファイン checkpoint でピアノ音声を離散ノートイベントへ変換し、編集可能な MIDI とノートイベントを出力します。

Paper

High-resolution Piano Transcription with Pedals by Regressing Onset and Offset Times

arXiv - 2020

ByteDanceの論文では、MAESTROのF1で96.72%の音開始率、91.86%のペダル開始F1が、コードと公開されたcheckpointsを報告しています。

arXiv:2010.01815

公式・リポジトリ

Yujia-Yan/TransKun TransKun official model cards transkun PyPI TransKun V2 Aug checkpoint Yujia-Yan/TransKun source (pinned)EleutherAI/aria-amt Aria-MIDI HF dataset piano-medium-double-1.0.safetensors Aria-AMT paper D3RM source (pinned)Released checkpoints bytedance/piano_transcription CRNN note/pedal checkpoint TelkNet music-to-midi workflow

論文/技術ノート

TransKun ISMIR 2024 MIREX 2024 permanent results D3RM paper Piano transcription with pedals

パラメータガイド

ソロpiano:これらのモデルはクリーンpianoやキーボード録音用に設計されています。
サステインペダル（CC64）のイベントを含むピアノ MIDI を生成します。

ピアノを MIDI に変換

モデル、パラメータ、ソース

TransKun V2 No Pedal Ext (packaged 2.0.pt)

TransKun V2 Aug

TransKun V2 Standard (checkpointMSimpler)

Aria-AMT piano-medium-double-1.0

D3RM released checkpoint

ByteDance Piano CRNN note+pedal

モデル比較

TransKun · MAESTRO V3 No Ext

TransKun · MAPS (ad hoc align) No Ext

TransKun · SMD No Ext

MIREX 2024 トランスクリプトリーダーボードpiano要約

MIREX 2024 マエストロpiano列

MIREX 2024 MAPS ピアノ行

MIREX 2024 SMD ピアノ行

Aria-AMT 論文：MAESTRO / MAPS 比較

ピアノ D3RM

バイトダンスpianoペーパースコア

論文およびベンチマークノート

Scoring Time Intervals Using Non-Hierarchical Transformer for Automatic Piano Transcription

Skipping the Frame-Level: Event-Based Piano Transcription with Neural Semi-CRFs

Aria-AMT

D3RM: A Discrete Denoising Diffusion Refinement Model for Piano Transcription

High-resolution Piano Transcription with Pedals by Regressing Onset and Offset Times

公式・リポジトリ

論文/技術ノート

パラメータガイド

ユースケース

ワークフロー

送信前の確認

関連する用途ガイド

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