Vigliensoni et al. (2019) stellten bereits einen vergleichbaren OMR-Workflow, der im SIMSSA-Projekt (Fujinaga 2014) eingebettet ist, für Musik des Mittelalters und der Renaissance vor. Hierbei arbeitet die OMR mittels eines Neuronalen Netzes (Calvo-Zaragoza 2018), das jeden Pixel des Originalmanuskripts in verschiedene Klassen wie z. B. Note, Notenzeile, Hintergrund oder Text einteilt. Die automatische Ausgabe kann durch das Webtool Pixel.js korrigiert werden (Zeyad 2017). Für die Weiterverarbeitung werden die klassifizierten Bilden in Ebenen gleichen Typs separiert, sodass ein nachfolgender Algorithmus nicht mehr das Originalbild, sondern ein Binärbild, das z. B. nur noch Notenlinienpixel oder Musiksymbolpixel umfasst. Ein weiterer Algorithmus kann so die Musiksymbole separat erkennen, welche anschließend im Overlay-Editor Neon.js (Regimbal 2019) korrigiert werden können. Der Workflow teilt mehrere Gemeinsamkeiten mit OMMR4all, dessen Umsetzung zeigt jedoch auch Grenzen auf. So entfällt in OMMR4all die erforderliche, teils mühsame pixelgenaue Korrektur zum Erzeugen der separaten Typebenen, da die in OMMR4all verwendeten OMR-Algorithmen direkt auf dem Originalmanuskript arbeiten. Auch arbeitet der von uns vorgestellte neue Overlay-Editor näher am Original, da Notensysteme und Musiksymbole akkurat an die Positionen im Manuskript gezeichnet werden, was einen sehr schnellen Abgleich von Vorlage und Vorhersage ermöglicht.