PDF 与照片扫描：最新动态

Flat 的乐谱扫描（由光学乐谱识别 OMR 驱动）持续变得更强大。我们会不断迭代改进；本页面记录 PDF 与照片导入的更新（按时间倒序排列）——既包含重大版本的详细说明，也会定期补充较小的记谱与识别改进。

2026 年 7 月 29 日

全新模型版本：专注提升扫描乐谱的准确度

我们自研模型的新版本现已为所有 PDF 与照片导入提供支持；在扫描乐谱基准测试中，错误率减少了 22% 到 51%。提升在更难处理的页面上最为明显——例如较旧的排版版本或印刷不均的谱页。

2026 年 7 月 24 日

全新模型版本：专注修复记谱问题

Flat 自研模型的改进版本现已为所有 PDF 与照片导入提供支持，特别包括：

• 现已支持多声部段落中的共享休止符与隐藏休止符。
• 小节线与**反复终止括号（volta）**现在可以在小节内正确定位。
• **符杠（beams）**识别更加可靠。
• 现已识别横跨多条谱表绘制的拍号（如管弦乐总谱中常见的写法）。
• 修复了部分和弦符号在导出到 MusicXML 时使用了非标准和弦类型的问题。

2026 年 7 月 21 日

Windows 版 Opuscan

Opuscan——我们的独立“扫描转乐谱”应用——现已推出 Windows 版本，与 macOS、iPhone、iPad 和 Android 并列支持。扫描一页乐谱或打开 PDF，即可得到可编辑、可播放的总谱，并可导出为 MusicXML 与 MIDI——无需 Flat 账号。

记谱与识别改进

• 现已识别小节中途的谱号（clef）变更。

2026 年 7 月 15 日

iPhone 与 iPad 版 Opuscan

Opuscan——我们的独立“扫描转乐谱”应用——现已上架 App Store，支持 iPhone 与 iPad，并加入 macOS 与 Android 阵容。拍摄谱页或打开 PDF，即可得到可编辑、可播放的总谱，并可导出为 MusicXML 与 MIDI——无需 Flat 账号。

2026 年 7 月 10 日

macOS 与 Android 的独立 Opuscan 应用

Opuscan——我们的独立“扫描转乐谱”应用——现已推出面向 macOS 与 Android 的独立版本。它与 Flat 使用同一套自研 OMR 引擎，让任何人都能将 PDF 或照片中的乐谱转换为可编辑、可播放的总谱，并导出为 MusicXML 与 MIDI——无需 Flat 账号。它面向那些只想把扫描技术用于自己常用音乐软件的人：从制谱软件（MuseScore、Dorico、Sibelius、Finale）到 DAW（GarageBand、Logic Pro、Ableton Live）。可在 Mac App Store 或 Google Play 下载。

OMR 现已作为开发者 API 提供

Flat 的 OMR 引擎现已可通过开发者 API以编程方式使用。你可以发送 PDF 或照片、跟踪识别进度、核对识别出的乐器，然后将结果作为可编辑总谱导入 Flat 乐谱库，或导出为 MusicXML 或 MIDI。这正是编辑器内 PDF 与照片导入所使用的同一自研模型，如今可用于你的应用与工作流并实现规模化调用。

记谱与识别改进

• 现已识别提示（警示）临时记号（courtesy / cautionary accidentals）。
• 修复了部分多声部段落中，两声部共享同一个休止符时的识别问题。

2026 年 6 月 23 日

更清晰的页面分析：应对复杂版面

我们改进了扫描对页面版面的读取方式。现在导入 PDF 与照片可生成更干净、更准确的总谱，尤其适用于复杂版面：

• 密集页面可正确拆分。 多个短系统纵向堆叠的页面不再被错误合并——每个系统都会被单独检测。
• 更适用于管弦乐与大型编制总谱。 钢琴、管风琴等多谱表乐器，以及含大量谱表的大型总谱，识别更可靠。
• 更好支持横向、宽幅与骑马订/册式版面。 横向页面不再裁掉左边缘（避免截断谱号），并且可以正确处理多页与册式扫描。
• 更少的误检元素。 页面页脚与边距附近的杂项元素不再被误判为音乐记谱。

记谱与识别改进

• 现已识别并在导入时保留自定义符杠分组（beaming）。
• 现已支持跨休止符的符杠（例如：音符 / 休止符 / 音符）。
• 对于正确识别为爵士的总谱，将自动应用爵士和弦样式与手写风格的爵士乐谱字体。

2026 年 6 月 15 日

更高准确度的模型

现在，每一次 PDF 与照片导入都会由 Flat 自研模型处理。本次发布是一个以转写准确度为核心的重大版本：在所有测试集中，乐谱正确性（决定谱面是否正确的音高、时值、连音线与临时记号等）均有提升，其中提升最显著的包括：

文本、力度与版面定位也更精确：歌词、和弦名称与力度记号能更可靠地附着到正确的音符上，即使在钢琴大谱表或包含谱号变更等复杂版面中亦是如此。

2026 年 6 月 1 日

自研 AI 模型开始逐步上线

我们正在为 PDF 与照片导入逐步上线 Flat 自研 AI 模型。该模型由团队内部设计与训练，用于替换产品初次上线时所使用的第三方引擎。全链路掌握核心技术让我们能进一步提升准确度、扩大可识别内容、以更快速度持续发布改进，并将结果与 Flat 自身的记谱格式对齐，使导入内容更自然地融入产品的其他功能。本次首发版本已能识别更多乐谱内容：

更广的记谱覆盖。 新增识别：

• 和弦符号：以可编辑和弦的形式、按其音乐语义进行编码，而不再只是纯文本
• 小节反复与节奏斜线（rhythm slashes）
• 速度术语与节拍器标记（含 BPM）

支持更多语言的歌词与文本。 默认可识别拉丁字母书写语言的歌词、排练记号与其他文本，并新增支持日语、韩语与中文。

更贴近原谱版面。 现在导入结果会更紧密地遵循源谱的版面布局：每行小节数、每页系统数与整体结构更一致。这对管弦乐等大型复杂总谱，以及钢琴等多谱表乐器尤为关键。同时也支持更多页面格式，包括此前不支持的横向页面。

2025 年 9 月 1 日

PDF 导入正式上线

PDF 导入现已可用，让你将 PDF 乐谱转换为可编辑的总谱。该功能由第三方光学乐谱识别技术提供支持。

本页面是从英语自动翻译的。查看英语原版。