Zunächst planen wir verschiedene Werkzeuge und Algorithmen, um den Liedtext automatisch zu erfassen. Das Hauptproblem hierbei ist, dass derzeit keine OCR-Engine verlässlich mit handgeschriebenen Text ohne spezielles Training umgehen kann. Deswegen soll in einem ersten Schritt zunächst die automatische Silbenzuordnung gelöst werden, wobei immer noch der vorgefertigte Liedtext vorliegen muss. Hierzu werden die fehlerhaften Ergebnisse der OCR-Engine Calamari (Wick 2018) als Vorschläge für die Position verwendet indem die bestmögliche Übereinstimmung von erkanntem und korrektem Text gefunden wird. Vorläufige Ergebnisse sind vielversprechend, selbst wenn ein großer Prozentsatz der erkannten OCR-Zeichen falsch ist. Die eigentliche automatische Erfassung des handgeschriebenen Textes stellt eine große Herausforderung dar, da eine Seite meist nur wenige Zeilen umfasst, jedoch viele manuell transkribierte Zeilen für ein Training erforderlich sind. Alle modernen Ansätze verwenden hierfür ein Sprachmodell mit n-Grammen oder zumindest einem Wörterbuch sowie tiefe Neuronale Netze, meist bidirektionale LSTMs, die mit CNNs gekoppelt werden. Chammas et al. (2018) verwendeten mehrere tausend Seiten mit reinem Text von beliebiger Handschrift und erhielten eine Wortgenauigkeit von etwa 80%. Auf sauberer geschriebenen mittelalterlichen Manuskripten erzielten Fischer et al. (2014) eine Wortgenauigkeit von etwa 93% mit etwa 11.000 Wörtern im Trainingsdatensatz und einem eingeschränkten Vokabular von etwa 5.000 Wörtern. In einem Szenario, in dem nur die Wörter des Trainingsdatensatzes bekannt waren, wurde eine Wortgenauigkeit von unter 78% erreicht, da etwa 15% der Wörter unbekannt waren. Eine Umsetzung der Techniken für Liedtexte steht noch aus, denn hier besteht ein zusätzliches Problem, dass viele Worte in Silben aufgeteilt sind, was den Einsatz von Wörterbüchern erschwert.