Der Workflow von OMMR4all ist in Abbildung 2 gezeigt. Der hochauflösende Scan einer Seite dient neben dem vorbereiteten Liedtext (z. B. in einer Textdatei) als Eingabe. Das Bild wird zunächst durch eine automatische Vorverarbeitung geradegestellt und binarisiert. Anschließend werden Notenlinien und Notensysteme mittels eines Fully-Convolutional Neuronalen Netzes (FCN) erkannt. Darauf aufbauend werden Musik- oder Textregionen separiert, wobei im Standardfall keine exakten Regionen erforderlich sind und so die Layoutanalyse vollständig automatisch abläuft. Basierend auf den Notensystemen werden nun durch ein weiteres FCN Neumen, Notenschlüssel und Vorzeichen erkannt. Abschließend werden die Silben des vorgefertigten Liedtextes an die passenden Neumen gesetzt. Die Algorithmen zu Notenlinien, Notensystem- und Symbolerkennung wurden hierbei direkt von Wick et al. (2019) übernommen.