MuScriptor: An Open Model for Multi-Instrument Music Transcription
arXiv - 2026
MuScriptor-large で音楽を複数楽器の MIDI に変換します。
複数楽器を MIDI に変換
曲や合奏をマルチトラック MIDI に変換し、DAW で音符やパートを整理して編曲できます。
15クレジット/使用例ファイル入力最大 100 MB推定30〜2400秒
入力
mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkvなどのフォーマットでの入力をサポートしています。
対応フォーマット
mp3wavflacoggm4aaacaifaiffmp4movmkv
出力
MIDI
ユースケース
指定した数の名前なし音色トラックに音符を分類します。楽器名は識別しません。楽器数が分かる短い合奏向けで、同じ音高で重なるパートは分離できない場合があります。
素材と用途に合ったモデルを選び、例を確認してから送信してください。
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。
ワンクリックフィードバック
フィードバックにはツール名、操作手順、発生した問題を記載してください。スクリーンショットも確認に役立ちます。
モデル、パラメータ、ソース
指定した数の名前なし音色トラックに音符を分類します。楽器名は識別しません。楽器数が分かる短い合奏向けで、同じ音高で重なるパートは分離できない場合があります。
MuScriptor-largeMuScriptor Table 1YourMT3+MuScriptor Table 2MuScriptor Table 4MuScriptor 60MMuScriptor 100MMuScriptor 300MMuScriptor 1.3BMuScriptor: An Open Model for Multi-Instrument Music TranscriptionYourMT3+ · YPTF.MoE+Multi noPSMIROS
MuScriptor-large
既定の区間修復で区間をまたぐ楽器誤りを減らし、持続音を保持。フルミックスMIDIの最初の候補です。
- 正確な識別情報：F32 で 1,366,399,488 パラメータ、safetensors は 5,465,642,136 バイト、revision は 8809fdfbed2affa7ade94a7059e746e3880720e7。
- 48層、幅1536、24ヘッドの decoder-only Transformer。16 kHz モノラル、5秒チャンク、100 Hz の 512-bin mel を使用します。
- Type-1 マルチトラック MIDI を出力し、UI の35ラベルは36の学習済みグループに対応します。velocity は100固定です。変換前に、安定したセクション単位の追従テンポマップ（拍子の根拠が十分な場合は小節に整列）、自動検出した単一 BPM、手動入力した単一 BPM から選べます。完了後もプレビューコントロールで再生速度と BPM を変更でき、ダウンロードにはその時点の設定が使われます。
YourMT3+ · YPTF.MoE+Multi noPS
YourMT3+ · YPTF.MoE+Multi noPS：フルミックスからの編集可能なMIDIドラフトに加え、piano/キーボード、guitar、bass、drums、弦楽器/管楽器、vocalドラフトなどのよりクリーンなソロ/共通楽器入力も提供しています
mimbres/YourMT3YourMT3 HF checkpointsYourMT3 HF SpaceTelkNet music-to-midi workflowYourMT3 arXivMT3 arXiv2025 AMT Challenge paperOfficial leaderboard
- アーキテクチャ:YourMT3+は、MT3スタイルのトークンデコードの上に階層的な時間周波数注意、MoEバリアント、マルチチャネルデコードを追加しています。
- TelkNet では、フルミックスから複数楽器の MIDI 下書きを作る際に YPTF.MoE+Multi noPS を使用します。単一楽器には対応する専用ツールを選び、ピアノソロにはピアノ採譜ツールを使用してください。
- 出力:クオンタイズ、ベロシティデフォルト、ポストプロセッシングコントロールを備えた編集可能なmulti-track MIDI。
YMT3+
YMT3+：フルミックスからの編集可能なMIDIドラフトに加え、piano/キーボード、guitar、bass、drums、弦楽器/管楽器、vocalドラフトなどのよりクリーンなソロ/共通楽器入力も提供しています
YourMT3+ · YPTF.Single noPS
YourMT3+ · YPTF.Single noPS：フルミックスからの編集可能なMIDIドラフトに加え、piano/キーボード、guitar、bass、drums、弦楽器/管楽器、vocalドラフトなどのよりクリーンなソロ/共通楽器入力も提供しています
YourMT3+ · YPTF.Multi PS
YourMT3+ · YPTF.Multi PS：フルミックスからの編集可能なMIDIドラフトに加え、piano/キーボード、guitar、bass、drums、弦楽器/管楽器、vocalドラフトなどのよりクリーンなソロ/共通楽器入力も提供しています
YourMT3+ · YPTF.MoE+Multi PS
YourMT3+ · YPTF.MoE+Multi PS：フルミックスからの編集可能なMIDIドラフトに加え、piano/キーボード、guitar、bass、drums、弦楽器/管楽器、vocalドラフトなどのよりクリーンなソロ/共通楽器入力も提供しています
MIROS MusicFM multi-decoder
MIROS MusicFM multi-decoderは公式のローカルMIROSルートを運行しており、ファインチューンされたlast.ckpt checkpoint pretrained_msd.ptと共に運行しています。
amt-os/ai4m-mirosOfficial leaderboardMIROS fine-tuned checkpointMIROS pretrained checkpoint2025 AMT Challenge paper
- 公的な証拠:MIROS 2025年のAMTチャレンジ表で1位にランクされています。
- 範囲:クラシック/ポリフォニック素材と音符の転写にmulti-instrument AMT。チャレンジの範囲はpiano、ヴァイオリン、ヴィオラ、チェロ、フルート、ファゴット、トロンボーン、オーボエをカバーしますが、公開紙は楽器ごとのソロF1を掲載していません。
BS-RoFormer SW Fixed 6-stem pre-split
BS-RoFormer SW Fixedは、BS-Rofo-SW-Fixed.ckptとBS-Rofo-SW-Fixed.yamlを使ってフルミックスをsix WAV stemsに分割します。
- 音声出力:vocals、drums、bass、guitar、piano、other WAV stems。
- アレンジのレビュー、練習素材、リミックス準備、ミックス曲を別々のstemファイルにするのに便利です。
OaFS
OaFS は 34 種類の楽器を識別し、MIDI と音符表を出力します。ベロシティは 127 固定です。
- 発音と持続の活性値の標準偏差で楽器を選別します。確率ではありません。
- 公式の局所正規化活性値に対する Z-score 閾値。
- 公式の Z-score における発音ピークの最小突出度。
- 同じ音高の発音ピーク間隔の下限。単位は秒で、0.02 秒の 1 フレーム以上です。
- 音符の終了を判定する非活性区間。単位は秒で、0.02 秒以上です。
- 公式推論のバッチサイズ。同時に処理する区間の数です。
- 公式表5は5つのデータセットを個別に比較し、公開重みと対応を確認できた実験のみ表示します。現在の OaFS は共同学習モデルで、この結果から MuScriptor より優れているとは判断できません。
timbreAMT v2
- 論文表3：K は指定した音色数です。トラックを最適に対応付けた後、各トラックの F1 を計算します。少なくとも3回の学習の平均であり、本站の重みを改めて測定した値ではありません。
Tsumugi · full pipeline
ボーカル、ドラム、ベース、ギター、ピアノ、その他の6部分に分離し、採譜して MIDI を統合します。ベロシティ予測と楽器の再割り当てを選べます。分離誤差は音符に影響する場合があります。
- 6部分の全処理に対応する比較可能な公開スコアはありません。構成モデルの値を楽曲全体のスコアには使えません。公式の最大音符長15秒を保持するため、非常に長い持続音は省略される場合があります。
Tsumugi · SheetSage2-Refined
6 ステムに分離して MIDI に採譜します。拍・拍子・セクションは SheetSage2-Refined、コードと調は Tsumugi が推定します。従来の整曲採譜も選択できます。
モデル比較
モデル
役割
なぜ使われるのか
出力への影響
役割チャレンジランクmulti-instrument AMT
なぜ使われるのか比較MIROSとして:2025年のAMTチャレンジで総合#1にランクされ、3楽器編成のF1はYourMT3+よりも高い位置を維持しましたが、それでも密集したポリフォニーや音色の混乱で劣化します。
出力への影響マルチトラックMIDI
モデルYourMT3+ YPTF.MoE+Multi
役割複数楽器の MIDI 採譜
なぜ使われるのかパブリックcheckpoint制御を備えた安定したTelkNetパス。チャレンジペーパーは依然としてハードリミットを示しています。YourMT3-YPTF-MoE-Mは、1つの機器の抜粋で0.7594 F1から3つの機器の抽出で0.3918に低下します。
出力への影響マルチトラックMIDIドラフト
モデルMT3 baseline
役割歴史的基盤
なぜ使われるのか公開されている MT3 ファミリーのベンチマーク基準で、比較のためだけに示しています。
出力への影響ベースライン比較のみ
モデルMuScriptor-large
役割MuScriptor の複数楽器の転写
なぜ使われるのかMuScriptor-large は論文の共有プライベート D_Test 多重トラック比較で YourMT3+ を上回り、実際の混合音楽向けに設計されています。
出力への影響Type-1 マルチトラック MIDI を出力し、UI の35ラベルは36の学習済みグループに対応します。velocity は100固定です。変換前に、安定したセクション単位の追従テンポマップ（拍子の根拠が十分な場合は小節に整列）、自動検出した単一 BPM、手動入力した単一 BPM から選べます。完了後もプレビューコントロールで再生速度と BPM を変更でき、ダウンロードにはその時点の設定が使われます。
モデルYourMT3+ YPTF.MoE+Multi noPS
役割複数楽器の MIDI 採譜
なぜ使われるのかパブリックcheckpoint制御を備えた安定したTelkNetパス。チャレンジペーパーは依然としてハードリミットを示しています。YourMT3-YPTF-MoE-Mは、1つの機器の抜粋で0.7594 F1から3つの機器の抽出で0.3918に低下します。
出力への影響マルチトラックMIDIドラフト
評価条件
論文表3：K は指定した音色数です。トラックを最適に対応付けた後、各トラックの F1 を計算します。少なくとも3回の学習の平均であり、本站の重みを改めて測定した値ではありません。
論文およびベンチマークノート
YourMT3+: Multi-instrument Music Transcription
IEEE MLSP - 2024
YourMT3+はMT3を拡張し、トランスアーキテクチャ、MoEバリエーション、マルチチャネル復号、cross-dataset stem augmentationを導入します。
MT3: Multi-Task Multitrack Music Transcription
ICLR - 2022
MT3はシーケンスモデリングを用いたマルチタスクマルチトラック音楽転写を確立し、現在も新しいAMT比較の基準として名付けられています。
Advancing Multi-Instrument Music Transcription: Results from the 2025 AMT Challenge
arXiv / OpenReview - 2026
2025年AMTチャレンジの要約論文は、2025年1月1日から4月30日までの大会に向けて、2026年3月29日に公開されました。登録チーム21、提出チーム14、有効採点チーム8、そして1つの抜粋に最大3つの楽器を含む76ピースのクラシックテストセットが報告されています。
Multitrack Music Transcription Based on Joint Learning of Onset and Frame Streams
Signals - 2026
OaFS は 34 種類の楽器を識別し、MIDI と音符表を出力します。ベロシティは 127 固定です。
公式・リポジトリ
MuScriptor source (pinned)MuScriptor-large weights (pinned)mimbres/YourMT3YourMT3 HF checkpointsYourMT3 HF SpaceTelkNet music-to-midi workflowbs_6stem_fixed.ckpt · HF mirrorpython-audio-separatoramt-os/ai4m-mirosOfficial leaderboardMIROS fine-tuned checkpointMIROS pretrained checkpointTomokiMatsunaga/OaFSOaFS · checkpointmadderscientist/timbreAMTtimbreAMT v2anime-song/tsumugiTsumugi · full pipeline
パラメータガイド
- 論文表3：K は指定した音色数です。トラックを最適に対応付けた後、各トラックの F1 を計算します。少なくとも3回の学習の平均であり、本站の重みを改めて測定した値ではありません。
ワークフロー
- 1短い合奏録音をアップロードし、音色クラスタ数を設定します。
- 2音色ごとにまとめた MIDI をダウンロードします。トラック番号は識別済みの楽器名を示すものではありません。
同分野のモデルランキング
3 件本サイトと外部のモデルの公開テスト結果を含みます。初期表示は出典の全項目表です。条件や指標を選んで比較することもできます。異なるテスト条件のスコアは直接比較できません。
公開された推論実装と対応する重みを確認できた記録、および重みを必要としないアルゴリズムのみを表示します。非公開サービス、未公開の重み、実験版との対応が未確認の記録は除外しています。全モデルの総合順位ではありません。
重みの公開だけでは完全なオープンソースライセンスは確認できません。データを展開すると、宣言された重みのライセンスとアクセス条件を確認できます。未記載のライセンスは別途表示します。
選択中のモデルには対応する検証済みの公開成績がないため、順位を付けていません。
TISMIR 2026 · Table 3
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 3 / 原表 7
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
D16 · MSE · Syn · Rescale
論文表3：K は指定した音色数です。トラックを最適に対応付けた後、各トラックの F1 を計算します。少なくとも3回の学習の平均であり、本站の重みを改めて測定した値ではありません。
| 指標別順位 | モデル | BACH10 2 mix | BACH10 3 mix | BACH10 4 mix | URMP 2 mix | URMP 3 mix | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | ||
| 1 | Ours公開の重み · 推論コード | 83.4 | 84.6 | 99.0 | 77.8 | 80.1 | 96.7 | 66.2 | 72.7 | 89.9 | 68.9 | 66.8 | 82.6 | 58.5 | 60.0 | 77.1 |
| 2 | Share公開の重み · 推論コード | 82.1 | 83.0 | 98.4 | 76.1 | 78.9 | 96.6 | 68.5 | 72.8 | 91.0 | 69.0 | 68.3 | 84.6 | 57.2 | 57.5 | 74.1 |
| 3 | Tanaka公開の重み · 推論コード | 77.9 | 79.6 | 93.2 | 66.1 | 69.0 | 83.4 | 55.4 | 59.2 | 73.2 | 65.5 | 64.1 | 79.3 | 56.5 | 56.5 | 72.8 |
元の記録（3 件）
TISMIR 2026 · Table 3 ↗確認日：2026-10-25
すべての評価出典（14）
データセット・バージョン・条件を分け、掲載可能な行がない評価も出典を残します。
- MuScriptor Table 1 ↗
展開可能 3 / 原表 7
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
𝒟 Synth · MuScriptor trained on · 1 · 𝒟 Synth · MuScriptor trained on · 2 · 𝒟 Synth + 𝒟 Real · MuScriptor trained on · 1 · 𝒟 Synth + 𝒟 Real · MuScriptor trained on · 2
- MuScriptor Table 2 ↗
展開可能 16 / 原表 16
- MuScriptor Table 4 ↗
展開可能 0 / 原表 4
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
MuScriptor (60M) · MuScriptor (100M) · MuScriptor (300M) · MuScriptor (1.3B)
- Official 2025 AMT Challenge leaderboard ↗
展開可能 9 / 原表 17
順位対象外：8
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
GIU · press_to_win · press_to_win5 · press_to_win3 · press_to_win4 · Bytedance Piano transcription · press_to_win2 · Midnight Questor
- AMT Challenge · arXiv:2603.27528v1 · Table 1 ↗
展開可能 9 / 原表 14
順位対象外：5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
press_to_win 1 · press_to_win 2 · press_to_win 3 · Bytedance Piano · press_to_win 4
- AMT Challenge · arXiv:2603.27528v1 · Table 2 ↗
展開可能 9 / 原表 9
- YourMT3+ v3, Tables 2, 3, 14 ↗
展開可能 1 / 原表 5
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
MT3 (our colab) · MT3 (colab ) · MT3 · PerceiverTF
- YourMT3+ · Table 2 ↗
展開可能 1 / 原表 7
順位対象外：6
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
YMT3 · noPS · YMT3+ · noPS | PS · YPTF+S · noPS | PS · YPTF+M · noPS | PS · MT3 [ 1 ] · (colab) · AMT · Baseline *
- YourMT3+ · Table 3 ↗
展開可能 1 / 原表 12
順位対象外：11
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
YMT3 base · + Intra-aug. · + Full-vocab. · + Data balancing · + Cross-aug. · + PTF-encoder · + FFN → MoE · + Multi decoder · MT3 (colab) · MT3 [ 1 ] · PerceiverTF [ 25 ]
- OaFS · Table 5 ↗
展開可能 10 / 原表 25
順位対象外：15
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
OaFS-ResUnet · Frame F1 (%) · OaFS-CFP · Frame F1 (%) · OaFS-single · Frame F1 (%) · OaFS-ResUnet · Onset F1 (%) · OaFS-CFP · Onset F1 (%) · OaFS-single · Onset F1 (%) · OaFS-ResUnet · Multi-Instrument Frame F1 (%) · OaFS-CFP · Multi-Instrument Frame F1 (%) · OaFS-single · Multi-Instrument Frame F1 (%) · OaFS-ResUnet · Multi-Instrument Onset F1 (%) · OaFS-CFP · Multi-Instrument Onset F1 (%) · OaFS-single · Multi-Instrument Onset F1 (%) · OaFS-ResUnet · Instrument Detection F1 (%) · OaFS-CFP · Instrument Detection F1 (%) · OaFS-single · Instrument Detection F1 (%)
- OaFS · Table 6 ↗
展開可能 68 / 原表 102
順位対象外：34
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
OaFS-Single · Acoustic Piano · OaFS-Single · Electric Piano · OaFS-Single · Chromatic Percussion · OaFS-Single · Organ · OaFS-Single · Acoustic Guitar · OaFS-Single · Clean Electric Guitar · OaFS-Single · Distorted Electric Guitar · OaFS-Single · Acoustic Bass · OaFS-Single · Electric Bass · OaFS-Single · Violin · OaFS-Single · Viola · OaFS-Single · Cello · OaFS-Single · Contrabass · OaFS-Single · Orchestral Harp · OaFS-Single · Timpani · OaFS-Single · String Ensemble · OaFS-Single · Synth Strings · OaFS-Single · Choir and Voice · OaFS-Single · Trumpet · OaFS-Single · Trombone · OaFS-Single · Tuba · OaFS-Single · French Horn · OaFS-Single · Brass Section · OaFS-Single · Soprano/Alto Sax · OaFS-Single · Tenor Sax · OaFS-Single · Baritone Sax · OaFS-Single · Oboe · OaFS-Single · English Horn · OaFS-Single · Bassoon · OaFS-Single · Clarinet · OaFS-Single · Pipe · OaFS-Single · Synth Lead · OaFS-Single · Synth Pad · OaFS-Single · Drums
- OaFS · Table 7 ↗
展開可能 28 / 原表 28
- OaFS · Table 4 ↗
展開可能 2 / 原表 5
順位対象外：3
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
OaFS-ResUnet · OaFS-CFP · OaFS-single
- TISMIR 2026 · Table 3 ↗
展開可能 3 / 原表 7
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
D16 · MSE · Syn · Rescale
すべての元データと出典
スコアは記載のデータセット、指標、モデル版に対する結果です。異なるテストの数値は直接比較できません。
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。
MuScriptor Table 1
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 3 / 原表 7
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
𝒟 Synth · MuScriptor trained on · 1 · 𝒟 Synth · MuScriptor trained on · 2 · 𝒟 Synth + 𝒟 Real · MuScriptor trained on · 1 · 𝒟 Synth + 𝒟 Real · MuScriptor trained on · 2
論文は同一の非公開 D_Test 上で、CFG=1 の最終モデルと YourMT3+ を比較しています。独立再現はなく、MIROS や別の評価プロトコルとは直接比較できません。
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | F1 Score ( ↑ ) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Onset | Frame | Offset | Drums | Multi | |||
| 1 | MuScriptor (1.3B) · 𝒟 Synth + 𝒟 Real + 𝒟 RL公開の重み · 推論コード | D_Test · CFG = 1 | 60.4 | 73.3 | 49.0 | 50.2 | 48.2 |
| 2 | YourMT3+ (YPTF.MoE+Multi (noPS)) | D_Test · CFG = 1 | 32.52 | 45.54 | 17.79 | 41.4 | 21.9 |
元の記録（3 件）
MuScriptor Table 1 ↗確認日：2026-10-25
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。
MuScriptor Table 2
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 16 / 原表 16
論文表2は、双方の学習データに含まれない8データセットで、公開済みかつローカル導入可能な2モデルを評価しています。
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | F1 Score ( ↑ ) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Onset | Frame | Offset | Drums | Multi | |||
| 1 | MuScriptor公開の重み · 推論コード | Bach10 | 43.1 | 85.0 | 36.0 | - | 34.7 |
| 2 | YourMT3+ | Bach10 | 59.8 | 66.0 | 48.0 | - | 26.4 |
元の記録（16 件）
MuScriptor Table 2 ↗確認日：2026-10-25
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。
Official 2025 AMT Challenge leaderboard
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 9 / 原表 17
順位対象外：8
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
GIU · press_to_win · press_to_win5 · press_to_win3 · press_to_win4 · Bytedance Piano transcription · press_to_win2 · Midnight Questor
公式ランキングのうち、再現可能なオープンソースの項目を公式順位のまま表示しています。F1、適合率、再現率、開始、終了、重なりは百分率、処理時間はミリ秒です。 YourMT3+ の大会用設定は、ファイル名に含まれる楽器情報を使用します。このスコアは、当サイトの処理全体を実測した結果ではありません。
| 公式順位 | モデル | Members | Submission date | Runtime (ms) | F-measure (summary)↑ | Precision↑ | Recall↑ | Average overlap ratio↑ | F-measure (details)↑ | Onset precision↑ | Onset recall↑ | Onset F-measure↑ | Offset precision↑ | Offset recall↑ | Offset F-measure↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MIROS (Music Information Retrieval Osnabrück)公開の重み · 推論コードMIROS fine-tuned decoderMusicFM encoder推論コード logs/Multi_longer_seq_length_frozen_enc_silu/le2bzt53/checkpoints/last.ckpt評価設定重みのライセンスは未記載 | Deniz Gün, Fernando Riveros, Paul Koesling, Anish Haluvani Sundresh, William Shelor | 2025-06-02 | 22.0535 | 0.5999 | 0.655839 | 0.5724 | 0.739079 | 0.599875 | 0.877975 | 0.759886 | 0.799196 | 0.807888 | 0.701962 | 0.736779 |
| 2 | YourMT3-YPTF-MoE-M | Sungkyun Chang, Simon Dixon, Emmanouil Benetos | 2025-06-03 | 12.5981 | 0.5939 | 0.600966 | 0.588778 | 0.730518 | 0.593868 | 0.792573 | 0.777088 | 0.783356 | 0.767444 | 0.750847 | 0.757675 |
| 3 | YourMT3-YPTF-S | Sungkyun Chang, Simon Dixon, Emmanouil Benetos | 2025-06-02 | 15.3954 | 0.5582 | 0.556491 | 0.561459 | 0.732617 | 0.55816 | 0.762297 | 0.771807 | 0.76566 | 0.743591 | 0.753287 | 0.747136 |
| 4 | YourMT3-P | Sungkyun Chang, Simon Dixon, Emmanouil Benetos | 2025-06-02 | 14.9916 | 0.3948 | 0.39658 | 0.398548 | 0.72627 | 0.394752 | 0.60259 | 0.613207 | 0.601815 | 0.685018 | 0.691227 | 0.681928 |
| 5 | MT3公開の重み · 推論コード | Google Research Brain Team: Josh Gardner, Ian Simon, Ethan Manilow, Curtis Hawthorne, Jesse Engel | 2025-06-02 | 20.1915 | 0.3932 | 0.38112 | 0.411528 | 0.71797 | 0.393214 | 0.663145 | 0.726103 | 0.687734 | 0.63501 | 0.698339 | 0.659656 |
| 7 | YourMT3-YPTF-SP-V公開の重み · 推論コード | Sungkyun Chang, Simon Dixon, Emmanouil Benetos | 2025-06-02 | 14.5031 | 0.3306 | 0.32796 | 0.335827 | 0.714713 | 0.330591 | 0.632511 | 0.657221 | 0.641741 | 0.686195 | 0.711273 | 0.695724 |
| 10 | YourMT3-YPTF-MoE-MP | Sungkyun Chang, Simon Dixon, Emmanouil Benetos | 2025-06-02 | 16.0262 | 0.2173 | 0.214966 | 0.220641 | 0.611634 | 0.217338 | 0.696075 | 0.719896 | 0.70555 | 0.699835 | 0.72405 | 0.709509 |
| 15 | ReconVAT公開の重み · 推論コード | Kin Wai Cheuk, Dorien Herremans, Li Su | 2025-06-02 | 5.4548 | 0.1416 | 0.121534 | 0.180252 | 0.789788 | 0.141598 | 0.307451 | 0.450635 | 0.35515 | 0.478656 | 0.742044 | 0.564281 |
| 16 | Basic Pitch | Spotify's Audio Intelligence Lab: Rachel M. Bittner, Juan José Bosch, David Rubinstein, Gabriel Meseguer-Brocal, Sebastian Ewert | 2025-06-02 | 3.9056 | 0.0634 | 0.054995 | 0.078152 | 0.597734 | 0.063433 | 0.264086 | 0.337363 | 0.290772 | 0.444662 | 0.587456 | 0.495507 |
元の記録（9 件）
Official 2025 AMT Challenge leaderboard ↗確認日：2026-10-25
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。
AMT Challenge · arXiv:2603.27528v1 · Table 1
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 9 / 原表 14
順位対象外：5
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
press_to_win 1 · press_to_win 2 · press_to_win 3 · Bytedance Piano · press_to_win 4
公式サイトと論文は別の記録で、末尾の数字に小さな差があります。制約付き合成音源76本、各最大3楽器のテストです。各出典の原値を保持します。 YourMT3+ の大会用設定は、ファイル名に含まれる楽器情報を使用します。このスコアは、当サイトの処理全体を実測した結果ではありません。
| 公式順位 | モデル | F1 Score↑ | Precision↑ | Recall↑ | Overlap↑ | Runtime |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MIROS公開の重み · 推論コードMIROS fine-tuned decoderMusicFM encoder推論コード logs/Multi_longer_seq_length_frozen_enc_silu/le2bzt53/checkpoints/last.ckpt評価設定重みのライセンスは未記載 | 0.5998 | 0.6558 | 0.5724 | 0.7391 | 22.05 |
| 2 | YourMT3-YPTF-MoE-M | 0.5938 | 0.6010 | 0.5888 | 0.7305 | 12.60 |
| 3 | YourMT3-YPTF-S | 0.5581 | 0.5565 | 0.5615 | 0.7326 | 15.40 |
| 4 | YourMT3-P | 0.3947 | 0.3966 | 0.3985 | 0.7263 | 14.99 |
| 5 | MT3 (baseline)公開の重み · 推論コード | 0.3932 | 0.3811 | 0.4115 | 0.7180 | 20.19 |
| 6 | YourMT3-YPTF-SP-V公開の重み · 推論コード | 0.3305 | 0.3280 | 0.3358 | 0.7147 | 14.50 |
| 9 | YourMT3-YPTF-MoE-MP | 0.2173 | 0.2150 | 0.2206 | 0.6116 | 16.03 |
| 13 | ReconVAT公開の重み · 推論コード | 0.1415 | 0.1215 | 0.1803 | 0.7898 | 5.45 |
| 14 | Basic Pitch | 0.0634 | 0.0550 | 0.0782 | 0.5977 | 3.91 |
元の記録（9 件）
AMT Challenge · arXiv:2603.27528v1 · Table 1 ↗確認日：2026-10-25
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。
AMT Challenge · arXiv:2603.27528v1 · Table 2
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 9 / 原表 9
Table 2は正確な楽器数ごとの平均 ± 標準偏差です。各群を個別に順位付けし、総合表とは置き換えません。 YourMT3+ の大会用設定は、ファイル名に含まれる楽器情報を使用します。このスコアは、当サイトの処理全体を実測した結果ではありません。
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | F-measure↑ | Precision↑ | Recall↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | YourMT3-YPTF-MoE-M | Count = 1 (n=6) | 0.7594 ± 0.2304 | 0.7858 ± 0.2411 | 0.7367 ± 0.2254 |
| 2 | MIROS公開の重み · 推論コードMIROS fine-tuned decoderMusicFM encoder推論コード logs/Multi_longer_seq_length_frozen_enc_silu/le2bzt53/checkpoints/last.ckpt評価設定重みのライセンスは未記載 | Count = 1 (n=6) | 0.7193 ± 0.2103 | 0.9067 ± 0.2286 | 0.6233 ± 0.2295 |
| 3 | MT3 (Baseline)公開の重み · 推論コード | Count = 1 (n=6) | 0.5483 ± 0.3898 | 0.5548 ± 0.3974 | 0.5422 ± 0.3829 |
元の記録（9 件）
AMT Challenge · arXiv:2603.27528v1 · Table 2 ↗確認日：2026-10-25
YourMT3+ v3, Tables 2, 3, 14
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 1 / 原表 5
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
MT3 (our colab) · MT3 (colab ) · MT3 · PerceiverTF
YourMT3+論文をMT3ファミリーベースラインとSlakhスタイルの指標で比較。
| 指標別順位 | モデル | Bass↑ | Brass↑ | C.Perc↑ | Guitar↑ | Organ↑ | Piano↑ | Pipe↑ | Reed↑ | Strings and Ens.↑ | Synth Lead↑ | Synth Pad↑ | Drums↑ | Onset F1 (non-drum)↑ | Offset F1 (non-drum)↑ | Onset F1 (drums/gm)↑ | Multi (Onset-Offset) F1 ♠↑ | Multi Onset F1↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| - | YPTF.MoE+M (PS) | 93.20 | 74.96 | 67.70 | 82.27 | 73.48 | 88.84 | 74.72 | 82.22 | 75.44 | 84.19 | 45.57 | 90.05 | 84.56 | 70.70 | 90.05 | 74.84 | - |
元の記録（1 件）
YourMT3+ v3, Tables 2, 3, 14 ↗確認日：2026-10-25
YourMT3+ · Table 2
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 1 / 原表 7
順位対象外：6
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
YMT3 · noPS · YMT3+ · noPS | PS · YPTF+S · noPS | PS · YPTF+M · noPS | PS · MT3 [ 1 ] · (colab) · AMT · Baseline *
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | MAPS [ 21 ] (unseen) · Piano | MAPS [ 21 ] (seen) | Maestro v3 | MusicNet ext. (EM) [ 10 ] | MusicNet ext. [ 9 , 10 ] | MIR-ST500 [ 13 ] (SVS) · Singing | MIR-ST500 [ 13 ] | MIR-ST500 (100ms [ 20 ] ) | ENSTdrums (DTP [ 15 ] ) · Drums | ENSTdrums (DTM [ 15 ] ) | GuitarSet [ 11 ] (MT3 [ 1 ] ) · Guitar | URMP [ 22 ] Onset F1 [ 1 ] · Agnostic | URMP [ 22 ] Multi F1 [ 1 ] · Ensemble | Slakh [ 18 ] Onset F1 [ 1 ] · Agnostic | Slakh [ 18 ] Multi F1 [ 1 ] · All | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Strings↑ | Winds↑ | Strings↑ | Winds↑ | ||||||||||||||||
| - | YPTF.MoE+M | noPS | PS | 87.88 | 86.25 | - | 96.98 | 96.52 | 91.32 | 90.07 | 83.46 | 78.50 | 66.14 | 66.09 | 55.95 | 55.33 | 71.60 | 72.05 | 70.59 | 71.07 | 81.14 | 82.08 | 88.79 | 89.48 | 85.92 | 87.27 | 91.65 | 88.87 | 81.05 | 81.79 | 67.22 | 67.98 | 84.14 | 84.56 | 73.98 | 74.84 |
元の記録（1 件）
YourMT3+ · Table 2 ↗確認日：2026-10-25
YourMT3+ · Table 3
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 1 / 原表 12
順位対象外：11
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
YMT3 base · + Intra-aug. · + Full-vocab. · + Data balancing · + Cross-aug. · + PTF-encoder · + FFN → MoE · + Multi decoder · MT3 (colab) · MT3 [ 1 ] · PerceiverTF [ 25 ]
| 指標別順位 | モデル | Onset F1↑ | Offset F1↑ | Drum F1↑ |
|---|---|---|---|---|
| - | YPTF.MoE+Multi | 84.6 | 70.7 | 90.1 |
元の記録（1 件）
YourMT3+ · Table 3 ↗確認日：2026-10-25
OaFS · Table 5
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 10 / 原表 25
順位対象外：15
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
OaFS-ResUnet · Frame F1 (%) · OaFS-CFP · Frame F1 (%) · OaFS-single · Frame F1 (%) · OaFS-ResUnet · Onset F1 (%) · OaFS-CFP · Onset F1 (%) · OaFS-single · Onset F1 (%) · OaFS-ResUnet · Multi-Instrument Frame F1 (%) · OaFS-CFP · Multi-Instrument Frame F1 (%) · OaFS-single · Multi-Instrument Frame F1 (%) · OaFS-ResUnet · Multi-Instrument Onset F1 (%) · OaFS-CFP · Multi-Instrument Onset F1 (%) · OaFS-single · Multi-Instrument Onset F1 (%) · OaFS-ResUnet · Instrument Detection F1 (%) · OaFS-CFP · Instrument Detection F1 (%) · OaFS-single · Instrument Detection F1 (%)
公式表5は5つのデータセットを個別に比較し、公開重みと対応を確認できた実験のみ表示します。現在の OaFS は共同学習モデルで、この結果から MuScriptor より優れているとは判断できません。
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | Frame F1 (%)↑ | Onset F1 (%)↑ | Multi-Instrument Frame F1 (%)↑ | Multi-Instrument Onset F1 (%)↑ | Instrument Detection F1 (%)↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MT3公開の重み · 推論コード | MAESTRO | 55.30 | 95.16 | 55.30 | 95.16 | 99.72 |
| 2 | OaFS | MAESTRO | 76.10 | 94.17 | 76.10 | 94.17 | 100 |
元の記録（10 件）
OaFS · Table 5 ↗確認日：2026-10-25
OaFS · Table 6
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 68 / 原表 102
順位対象外：34
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
OaFS-Single · Acoustic Piano · OaFS-Single · Electric Piano · OaFS-Single · Chromatic Percussion · OaFS-Single · Organ · OaFS-Single · Acoustic Guitar · OaFS-Single · Clean Electric Guitar · OaFS-Single · Distorted Electric Guitar · OaFS-Single · Acoustic Bass · OaFS-Single · Electric Bass · OaFS-Single · Violin · OaFS-Single · Viola · OaFS-Single · Cello · OaFS-Single · Contrabass · OaFS-Single · Orchestral Harp · OaFS-Single · Timpani · OaFS-Single · String Ensemble · OaFS-Single · Synth Strings · OaFS-Single · Choir and Voice · OaFS-Single · Trumpet · OaFS-Single · Trombone · OaFS-Single · Tuba · OaFS-Single · French Horn · OaFS-Single · Brass Section · OaFS-Single · Soprano/Alto Sax · OaFS-Single · Tenor Sax · OaFS-Single · Baritone Sax · OaFS-Single · Oboe · OaFS-Single · English Horn · OaFS-Single · Bassoon · OaFS-Single · Clarinet · OaFS-Single · Pipe · OaFS-Single · Synth Lead · OaFS-Single · Synth Pad · OaFS-Single · Drums
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | Total Number of Notes | Frame F1 (%)↑ | Onset F1 (%)↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OaFS | Acoustic Piano | 974,080 | 65.90 | 71.37 |
| 2 | MT3公開の重み · 推論コード | Acoustic Piano | 974,080 | 56.90 | 66.08 |
元の記録（68 件）
OaFS · Table 6 ↗確認日：2026-10-25
OaFS · Table 7
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 28 / 原表 28
| 指標別順位 | モデル | 評価条件 | Frame F1 (%)↑ | Onset F1 (%)↑ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | OaFS | Piano | 70.36 | 72.10 |
| 2 | MT3公開の重み · 推論コード | Piano | 63.12 | 69.99 |
元の記録（28 件）
OaFS · Table 7 ↗確認日：2026-10-25
OaFS · Table 4
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 2 / 原表 5
順位対象外：3
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
OaFS-ResUnet · OaFS-CFP · OaFS-single
| 指標別順位 | モデル | Number of Trainable Parameters | Number of Instrument Classes Excluding “Others” |
|---|---|---|---|
| - | MT3公開の重み · 推論コード | 93.7 M | 34 |
| - | OaFS | 64.9 M | 34 |
元の記録（2 件）
OaFS · Table 4 ↗確認日：2026-10-25
TISMIR 2026 · Table 3
データセットを選ぶと各モデルの全指標を表示します。公式順位または選択した指標で並べ替えます。太字は同じ評価条件で比較できる各列の最良値で、同点も含みます。評価方法が異なる場合は別々に順位を付け、未報告のスコアは - で表示します。
展開可能 3 / 原表 7
順位対象外：4
これらの実験に対応する完全な公開推論パッケージは未確認です。同名モデルの別の重みでは代用できません。
D16 · MSE · Syn · Rescale
論文表3：K は指定した音色数です。トラックを最適に対応付けた後、各トラックの F1 を計算します。少なくとも3回の学習の平均であり、本站の重みを改めて測定した値ではありません。
| 指標別順位 | モデル | BACH10 2 mix | BACH10 3 mix | BACH10 4 mix | URMP 2 mix | URMP 3 mix | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | F FS↑ | F S↑ | ratio↑ | ||
| 1 | Ours公開の重み · 推論コード | 83.4 | 84.6 | 99.0 | 77.8 | 80.1 | 96.7 | 66.2 | 72.7 | 89.9 | 68.9 | 66.8 | 82.6 | 58.5 | 60.0 | 77.1 |
| 2 | Share公開の重み · 推論コード | 82.1 | 83.0 | 98.4 | 76.1 | 78.9 | 96.6 | 68.5 | 72.8 | 91.0 | 69.0 | 68.3 | 84.6 | 57.2 | 57.5 | 74.1 |
| 3 | Tanaka公開の重み · 推論コード | 77.9 | 79.6 | 93.2 | 66.1 | 69.0 | 83.4 | 55.4 | 59.2 | 73.2 | 65.5 | 64.1 | 79.3 | 56.5 | 56.5 | 72.8 |
元の記録（3 件）
TISMIR 2026 · Table 3 ↗確認日：2026-10-25
TelkNet 修正記録 · 2026年8月13日
MuScriptorで音符が抜ける問題
一度の聞き違いが、なぜその後の40秒まで狂わせていたのでしょうか？
同じ1曲の全体を、TelkNet と公式 MuScriptor Large 0.3.0 の strict mode で処理しました。どちらも8パート、6,560音で、各音のパート、音高、順序は一致しています。異常は約182～222秒に集中していました。元音源には中高域の明瞭な有音程ラインが残っているのに、MIDI では C4 以上が約40.31秒空いています。UI、BPM 処理、MIDI エディターは音を削除しておらず、この空白は公式モデルの出力時点ですでに存在します。元の総譜がないため、欠けた音数までは正確に数えられません。
TelkNet は 5 秒区間の間で渡す楽器情報を調整し、誤認識が後続区間に広がるのを抑え、区間をまたぐ持続音をつなぎます。各区間は MuScriptor Large が 1 回転写します。
その後、14曲で16回の全処理を実行し、すべて正常に完了しました。1曲目は C4 以上の最長オンセット空白が40.309秒から1.970秒に短縮。2曲目は1,698音・有効6トラック・ピアノ70.79%から、2,279音・有効8トラック・ピアノ50.77%へ変わりました。各曲を2回ずつ全処理したファイルは、バイト単位で一致しています。
