परिवर्तनों का विवरण

Developer dashboard को इस आधार पर फिर से बनाया गया है कि आपका integration क्या कर सकता है। हर capability (Embed, OMR, REST API, Import API, LTI) के लिए उसकी scope, pricing और documentation के साथ एक कार्ड है, और जिन्हें आपका app पहले से इस्तेमाल करता है वे सबसे पहले दिखते हैं।

• Account स्तर पर एक नया OMR सेक्शन, जिसमें आपकी jobs, आपके credits और उनका history एक ही जगह पर है, क्योंकि OMR credits आपके सभी apps में साझा होते हैं।
• Code लिखने से पहले OMR आज़माएँ। Playground PDF या फ़ोटो लेता है, page count, प्रति पेज लागत और पुष्टि करने पर आपके पास कितना balance बचेगा यह दिखाता है, फिर आपकी पुष्टि के बाद job चलाता है। Output MusicXML download के रूप में जाता है, आपकी library में कुछ भी नहीं जोड़ा जाता।
• ज़्यादा स्पष्ट app pages। Personal tokens, OAuth2 credentials और OMR access को हर application के अनुसार समूहित किया गया है, और जिन credentials में OMR scope है उन्हें अलग से दिखाया गया है।

इसे flat.io/developers से खोलें।

हमारी REST API specification अब OpenAPI 3.1 पर जा रही है, OMR API का beta period खत्म हो रहा है, और Flat for Education में assignments अब सिर्फ listing और creating तक सीमित नहीं हैं।

• OMR API अब stable है। Endpoints, fields और behavior अब किसी भी breaking change से पहले हमारी सामान्य deprecation process का पालन करते हैं। एक नया FAQ credits और billing, limits और processing times, recognition quality और languages, तथा commercial use और privacy को कवर करता है।
• Flat for Education में assignments को read, update और delete करें। किसी assignment को delete करने पर उसकी submissions और students की copies भी हट जाती हैं; काम सुरक्षित रखना हो तो उसे delete करने के बजाय archive करें।
• Credit ledger. एक नया call आपके credit history को list करता है; balance OMR capabilities call पर ही रहता है।
• Finale files (.musx) import की जा सकती हैं, best-effort basis पर, और scanned music import (PDF और images) को score creation पर documented किया गया है।
• OpenAPI 3.1. Nullable fields अब 3.1 syntax का उपयोग करते हैं; OpenAPI 3.0 पर pinned tooling को update करना होगा। OMR file uploads से mimeType field हटा दी गई है।

Flat में अब macOS और Windows के लिए एक डेस्कटॉप ऐप है: पूरा एडिटर अपनी अलग विंडो में, मुफ्त डाउनलोड के लिए उपलब्ध, और आपकी लाइब्रेरी डेस्कटॉप, वेब और मोबाइल पर सिंक में रहती है।

• ऑफ़लाइन काम करता है। बिना कनेक्शन के स्कोर लिखें, संपादित करें और प्लेबैक करें; दोबारा ऑनलाइन होने पर आपके बदलाव सिंक हो जाएंगे।
• हर डिवाइस पर आपके स्कोर। Flat Power के साथ, डेस्कटॉप पर दिखने वाली वही लाइब्रेरी आप वेब, iPhone, iPad और Android पर भी खोलते हैं।
• USB और Bluetooth पर MIDI इनपुट। एक कीबोर्ड कनेक्ट करें और सीधे नोट्स बजाकर दर्ज करें।
• आपकी फ़ाइलें खोलता है। Finder या Explorer में किसी स्कोर पर डबल-क्लिक करें, वह ब्राउज़र टैब में नहीं बल्कि ऐप में खुलेगा।
• Apple से साइन इन macOS पर, उन साइन-इन विकल्पों के साथ जो पहले से उपलब्ध थे।
• खुद को अपडेट रखता है। नए संस्करण अपने आप इंस्टॉल हो जाते हैं।

डाउनलोड करना मुफ्त है; सिंक करने के लिए केवल Flat खाते की ज़रूरत है। इसे flat.io/desktop से प्राप्त करें।

किसी अंश को चुनें, L दबाएँ, और वह तब तक दोहराया जाएगा जब तक आप उसे रोक न दें। इस दौरान नोट्स संपादन योग्य रहते हैं, इसलिए हर बदलाव अगली बार सुनाई देता है। लूप मोड हर प्लान में मुफ़्त है।

• लूप शुरू करने के तीन तरीके: बार चुनें और L दबाएँ, चयन मेनू से Loop चुनें, या हेडर में लूप बटन दबाकर उस बार को लूप करें जिसमें आपका कर्सर है। हैंडल खींचकर रेंज को बड़ा या छोटा करें, चाहे प्लेबैक चल ही क्यों न रहा हो।
• नोट्स संपादन योग्य रहते हैं। प्लेबैक के दौरान किसी नोट पर क्लिक करें, उसे बदलें, और अगली बार उसका परिणाम सुनें। लूप सिंक किए गए YouTube, Vimeo, SoundCloud या अपलोड की गई रिकॉर्डिंग पर भी काम करते हैं।
• प्लेबैक आपके कर्सर से शुरू होता है, शुरुआत से नहीं। रोकने पर स्थिति बनी रहती है: Space कर्सर से चलाता है, और Shift + Space ठीक वहीं से फिर शुरू करता है जहाँ संगीत रुका था (मोबाइल पर Play को दबाकर रखें)। शुरुआत पर वापस जाने से, रुकी हुई स्थिति में कर्सर वहाँ चला जाता है, और चलते समय प्लेबैक फिर से शुरू हो जाता है।

यह वेब के नए एडिटर में और Android पर नई मोबाइल टूलबार में उपलब्ध है; iOS बाद में आएगा। एम्बेड की गई स्कोर भी embed API के ज़रिए लूप हो सकती हैं।

हमारे इन-हाउस मॉडल का एक नया संस्करण अब हर PDF और फ़ोटो इम्पोर्ट को संचालित करता है, खास तौर पर इस बात पर ध्यान देते हुए कि पेज पर ट्यूपलेट्स कैसे छपे होते हैं।

• इम्प्लिसिट ट्यूपलेट्स अब समर्थित हैं। एंग्रेवर आम तौर पर किसी अंश के केवल पहले ट्रिपलेट या सेक्स्ट्यूपलेट के ऊपर छोटा "3" या "6" छापते हैं, और उसके बाद आने वाले समूहों को बिना किसी चिह्न के छोड़ देते हैं — वादक से अपेक्षा की जाती है कि वह उसी पैटर्न को आगे जारी रखे। ऐसे बिना चिह्न वाले समूह इम्प्लिसिट ट्यूपलेट्स होते हैं: उन्हें ट्यूपलेट्स की तरह बजाया जाता है, भले ही ऐसा बताने के लिए कुछ भी छपा न हो। ये 19वीं सदी के संस्करणों, अभ्यास-रचनाओं और वैरिएशनों में बहुत आम हैं। स्कैनिंग अब माप की लय से इन्हें फिर से निर्मित करती है, बजाय इसके कि माप को उसके time signature में फिट करने के लिए नोट्स हटा दिए जाएँ।
• अब हवा में से गढ़े गए ट्यूपलेट्स कम होंगे। पहले मॉडल साधारण beamed समूहों को भी ट्रिपलेट के रूप में चिह्नित कर देता था, भले ही उनके ऊपर कोई संख्या छपी न हो, और वे संख्याएँ आपके स्कोर में दिखाई देती थीं। अब यह ट्यूपलेट तभी लिखता है जब वह वास्तव में पेज पर अंकित हो।

• डेटा रिटेंशन अब आपके नियंत्रण में। OMR जॉब्स अब बताते हैं कि उनकी फ़ाइलें कितने समय तक रखी जाती हैं (डिफ़ॉल्ट रूप से 30 दिन), हर MusicXML जॉब में अब उसकी expiry date शामिल होती है, और आप किसी जॉब की फ़ाइलें और परिणाम उन्हें प्राप्त करते ही मिटा सकते हैं।
• साइन-इन से पहले फ़ीचर डिटेक्शन। OMR capabilities call बिना अकाउंट के भी काम करती है और समर्थित recognition languages को उनके नामों सहित सूचीबद्ध करती है।
• किसी भी score revision के लिए ABC notation export, MusicXML, MIDI और अन्य formats के साथ। MIDI की तरह, इसमें पूरी engraving शामिल नहीं होती।
• Flat for Education में Free Record assignments को API के ज़रिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
• किसी upstream provider (जैसे Google Classroom) से आने वाली errors में अब provider का अपना localized message भी शामिल होता है।

हमारे इन-हाउस मॉडल का नया संस्करण अब हर PDF और फ़ोटो इम्पोर्ट को संचालित करता है, और हमारे स्कैन किए गए शीट म्यूज़िक बेंचमार्क पर 22% से 51% कम त्रुटियाँ देता है। सुधार सबसे ज़्यादा कठिन पेजों पर हैं — पुरानी एन्ग्रेविंग और असमान प्रिंट वाले पेजों पर।

Flat के इन-हाउस मॉडल का बेहतर संस्करण अब हर PDF और फ़ोटो इम्पोर्ट को संचालित करता है, खास तौर पर:

• साझा विराम और अदृश्य विराम वाले बहु-स्वरांश अब समर्थित हैं।
• बारलाइन और रिपीट एंडिंग (voltas) अब मात्राओं के भीतर सही जगह रखे जाते हैं।
• बीम अब अधिक विश्वसनीय रूप से पहचाने जाते हैं।
• कई स्टेव्स पर लिखे गए टाइम सिग्नेचर, जैसे ऑर्केस्ट्रल स्कोर में, अब पहचाने जाते हैं।
• कुछ chord symbols, जो MusicXML में non-standard chord type के साथ एक्सपोर्ट हो रहे थे, उन्हें ठीक किया गया है।

PDF या फ़ोटो से शीट म्यूज़िक आयात करने के लिए वेब ऐप में अब एक नया फ़्लो है, जो Flat के अपने recognition engine पर आधारित है। यह सभी के लिए पिछले PDF import की जगह लेता है।

• वे पेज चुनें जो आप चाहते हैं। एक PDF या कई फ़ोटो अपलोड करें, फिर केवल वे पेज रखें जिनमें संगीत है। आपके द्वारा रखा गया हर पेज एक credit इस्तेमाल करता है।
• चलते समय recognition की प्रगति देखें। एक progress bar दिखाता है कि scan कहाँ तक पहुँचा है, पेज दर पेज, और इसके चलते समय भी आप Flat का उपयोग जारी रख सकते हैं।
• स्कोर बनने से पहले समीक्षा करें। जब engine को किसी instrument के बारे में पूरा भरोसा नहीं होता, तो वह आपसे title और पहचाने गए instruments की पुष्टि करने के लिए कहता है, और पेज पर छपे part names हर एक के साथ दिखाता है। जब हर instrument के बारे में पूरा भरोसा होता है, तो यह चरण छोड़ दिया जाता है।

यह Flat में उपलब्ध है और शिक्षकों व administrators के लिए Flat for Education में भी। नया फ़्लो आने वाले हफ्तों में iOS ऐप में आएगा।

Flat का OMR इंजन अब developer API के ज़रिए प्रोग्रामेटिक रूप से उपलब्ध है। PDF या फ़ोटो भेजें, पहचान की प्रगति पर नज़र रखें, पहचाने गए वाद्ययंत्रों की समीक्षा करें, फिर परिणाम को Flat लाइब्रेरी में editable score के रूप में इम्पोर्ट करें या MusicXML या MIDI के रूप में एक्सपोर्ट करें। यही वही in-house model है जो editor में PDF और फ़ोटो import को संचालित करता है, और अब आपके अपने apps और workflows के लिए बड़े पैमाने पर उपलब्ध है।

समर्पित OMR API (v2.24.0), v2.23.0 में score creation में जोड़े गए background PDF import पर आधारित है: फ़ाइल import करते समय task support का अनुरोध करें और score तैयार होने तक task को poll करें। दोनों releases के विवरण के लिए API changelog देखें।

हमने स्कैनिंग द्वारा पेज के लेआउट को पढ़ने के तरीके में सुधार किया है। अब PDF और फ़ोटो के इम्पोर्ट से अधिक साफ़ और अधिक सटीक स्कोर मिलते हैं, खासकर जटिल लेआउट में:

• घने पेज अब सही तरीके से अलग किए जाते हैं। जिन पेजों पर कई छोटे सिस्टम एक-दूसरे के ऊपर लगे होते हैं, वे अब एक साथ नहीं मिलते — हर सिस्टम अलग से पहचाना जाता है।
• ऑर्केस्ट्रा और बड़े एंसेंबल के स्कोर के लिए बेहतर। पियानो और ऑर्गन जैसे बहु-स्टाफ वाद्ययंत्रों, और कई स्टाफ वाले बड़े स्कोर, अब अधिक विश्वसनीय तरीके से पहचाने जाते हैं।
• चौड़े, लैंडस्केप और बुकलेट लेआउट। लैंडस्केप पेज अब बाएँ किनारे से कटते नहीं हैं (जिससे clefs कट सकते थे), और बहु-पृष्ठ तथा बुकलेट स्कैन अब सही तरीके से संभाले जाते हैं।
• बेतरतीब पहचान कम। पेज के फ़ुटर और मार्जिन के पास के अनचाहे तत्व अब संगीत के रूप में नहीं पहचाने जाते।

अब हर PDF और फ़ोटो इम्पोर्ट को Flat के अपने इन-हाउस मॉडल से प्रोसेस किया जाता है। यह रिलीज़ एक बड़ा नया संस्करण है, जिसका मुख्य फ़ोकस ट्रांसक्रिप्शन की सटीकता पर है: संगीतात्मक शुद्धता (वे स्वर, लय, tie और accidental जो तय करते हैं कि कोई स्कोर सही है या नहीं) सभी टेस्ट सेट में बेहतर हुई है, और सबसे बड़े सुधार इन क्षेत्रों में हैं:

• Dynamics: +39%
• Fermata, articulation, tie, accidental: +30 से 37%
• स्वरों की अवधि: +22%
• Slur, dotted note, rest, staff और voice assignment: +14 से 20%

टेक्स्ट, dynamics और layout placement भी अब अधिक सटीक हैं: lyrics, chord names और dynamics अब सही स्वरों से अधिक भरोसेमंद तरीके से जुड़ते हैं, यहाँ तक कि जटिल layouts में भी, जैसे piano grand staff और clef changes वाले parts.

हम PDF और फ़ोटो इम्पोर्ट के लिए Flat का अपना AI मॉडल रोल आउट कर रहे हैं। इसे हमारी टीम ने ही डिज़ाइन और ट्रेन किया है, ताकि लॉन्च के समय इस्तेमाल किए गए third-party engine की जगह ली जा सके। इस तकनीक पर शुरू से अंत तक हमारा अपना नियंत्रण होने से हम सटीकता को और बेहतर बना सकते हैं, पहचानी जाने वाली चीज़ों का दायरा बढ़ा सकते हैं, सुधार कहीं तेज़ी से जारी कर सकते हैं, और परिणामों को Flat के अपने notation format के अनुरूप रख सकते हैं, ताकि इम्पोर्ट बाकी प्रोडक्ट में स्वाभाविक रूप से फिट हों। इस पहले रिलीज़ में ही यह आपके संगीत का कहीं अधिक हिस्सा पढ़ लेता है:

notation का अधिक व्यापक कवरेज। अब नई पहचान में शामिल हैं:

• Chord symbols, जिन्हें उनके musical meaning के अनुसार सही तरह से editable chords के रूप में encode किया जाता है, सिर्फ़ plain text के रूप में नहीं
• Measure repeats और rhythm slashes
• Tempo और metronome markings (BPM सहित)

ज़्यादा भाषाओं में lyrics और text। Lyrics, rehearsal marks और अन्य text अब Latin script वाली भाषाओं में डिफ़ॉल्ट रूप से पहचाने जाते हैं, साथ ही Japanese, Korean और Chinese में भी।

मूल लेआउट के अधिक अनुरूप। अब इम्पोर्ट source score के लेआउट का कहीं अधिक क़रीब से पालन करते हैं—हर पंक्ति में measures की संख्या, हर पेज पर systems की संख्या, और पूरी संरचना सहित। इससे बड़े और जटिल score, जैसे orchestral works और piano जैसे multi-staff instruments, पर वास्तविक फ़र्क पड़ता है। यह अब और अधिक page formats को भी support करता है, जिनमें landscape pages भी शामिल हैं, जिन्हें पहले support नहीं किया जाता था।

2024 के बाद का सबसे बड़ा specification अपडेट, जो API को उत्पाद में हुए दो वर्षों के बदलावों के अनुरूप लाता है।

• 15+ फ़ॉर्मैट से इम्पोर्ट। Guitar Pro, MuseScore, ABC notation, PowerTab, Capella, MEI, Overture, TablEdit, Band-in-a-Box, Karaoke MIDI, MuseData, Score Writer, Bagpipe Music Writer और Encore अब MusicXML और MIDI के साथ शामिल हैं, और scores को native .flat फ़ाइलों के रूप में export किया जा सकता है।
• वर्चुअल कलेक्शन। लाइब्रेरी में पुरानी folder hierarchy की जगह all scores, collaborations और likes लेते हैं, जो नए डिज़ाइन की गई Flat library से मेल खाते हैं।
• Flat for Education. ऑडियो या वीडियो रिकॉर्डिंग वाले performance assignment, साथ में backing track, metronome और speed विकल्प; साझा लेखन के लिए group submissions; rich text निर्देश; छात्र sub-groups; शेड्यूल किए गए और व्यक्तिगत रूप से लक्षित Microsoft Teams assignments; resource library में समृद्ध विवरण और assignment types।
• एकीकृत LTI configuration LTI 1.1 और 1.3 के लिए, जिसमें dynamic registration शामिल है। पहले वाले LTI 1.1 credentials calls अब deprecated हैं।
• scores पर वार्षिक आँकड़े, profiles पर public score counts, और कुछ लंबे समय से deprecated fields को हटाया गया है।