PDF → MusicXML 変換ツール

A なぜ作ったか

合唱の練習現場では、紙の楽譜のスキャン PDF が日常的に共有されます。 ところが、個別パートの抽出、伴奏を抜いた練習音源の生成、移調による声の負荷調整 —— これらを「PDF のまま」やるのは現実的ではありません。

既存の楽譜認識ツールは精度が出ない箇所、特に 歌詞テキストと音符の対応付け、繰り返し記号、フェルマータの認識で詰まります。 合唱の現場が必要としている粒度に届かない、というのが出発点でした。

B 何ができるか

• パート分離 — SATB / 二部 / 三部の自動判定と個別エクスポート
• 歌詞アライン — シラブル単位で音符とテキストを再リンク
• 移調出力 — 練習音域に合わせた変換、伴奏譜は据置
• 反復・装飾の保存 — D.C. / D.S. / フェルマータ / コーダの構造温存
• MIDI / MusicXML 並行出力 — 練習音源と楽譜編集の両系統に分岐

C アーキテクチャ

入力 PDF は、まず <pre-process /> 段で傾き補正・五線抽出を行い、 <oemer /> へ渡します。OMR の出力は粗いので、 歌詞アライナと反復記号ソルバを通して、 最終的に <music21 /> の内部表現へ正規化します。

ここから先は、MusicXML と MIDI の二系統に分岐するだけです。 「正規化された中間表現を作る」ことが、合唱の現場が必要とする操作（移調、抽出、繰り返し展開）を後付け可能にしました。

1def convert(pdf_path: Path) -> Score:
2    page = preprocess(pdf_path)
3    raw  = oemer.recognize(page)
4    aligned = lyric.align(raw)
5    score   = music21.from_omr(aligned)
6    return score.resolve_repeats()

D AI の使いどころ

• Aligner の試行錯誤 — 歌詞シラブルと音符の対応付けは、ルールベースだけだと外れます。Claude と一緒に失敗ケースを分類し、ヒューリスティクスを段階的に削っていきました。
• テストデータ生成 — 公開されている合唱曲のうち、ライセンスが明確なものを選び、AI に「ノイズの加え方」を提案してもらいながらシミュレーション PDF を増やしました。
• ドキュメント整形 — README のサンプル構成と、設計判断ログ（ADR）の文体整形は AI 主・人推敲。最終責任は人。

E 得たもの・失ったもの

• 得たもの · 楽譜認識を「単独の問題」ではなく「現場の練習ワークフロー」として捉える視点
• 得たもの · 中間表現を作ると、後段の機能が安定して増やせるという経験則の再確認
• 失ったもの · 「最初から精度100%を目指す」という呪縛。MVP は 道具として使える線 を切ればよい

F 次にやること

1. 多声・分割部の認識精度を上げる（特にバッハのモテット規模）
2. 歌詞のドイツ語・ラテン語の発音辞書を統合し、IPA 出力に対応
3. Web UI を Astro Island として /works/pdf-to-musicxml に埋め込み試用版を公開