Papier und Kopisten in Wiener Opernpartituren 1725–1759
Paper and Copyists in Viennese Opera Scores, 1725–1759
Laufzeit / Term: 11/2025–10/2028
Projektleitung / Chair of the project: Martin Eybl
Assoziierter Forschungspartner / Associated research partner: Markus Seidl, FH St. Pölten
Projektteam / Staff: Konstantin Hirschmann (11-12/2025), Jana Erjavec (ab 01/2026), Roberto Scoccimarro (ab 01/2026)
Kooperationspartner / Cooperation partner: Österreichische Nationalbibliothek, Musiksammlung (Austrian National Library, Music Collection); Österreichische Akademie der Wissenschaften (Austrian Academy of Sciences), Bernstein – The memory of paper; Répertoire International des Sources Musicales (RISM)
Finanzierung / Funding: FWF (Austrian Science Fund)
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Abstract deutsch
Ziele
Das vorliegende Projekt untersucht nahezu 190 datierbare Opernpartituren aus den habsburgischen Sammlungen mit drei zentralen Zielsetzungen:
(1) die professionellen Kopisten zu identifizieren;
(2) Verfahren der automatisierten Bildanalyse und des maschinellen Lernens anzuwenden, um Kopisten voneinander zu unterscheiden; und
(3) das von ihnen verwendete Papier zu bestimmen.
Der Zeitraum von 1725 bis 1759 ist geprägt durch zahlreiche Aufführungen überwiegend italienischer, aber auch französischer Opern in Wien sowie durch die Tatsache, dass der Wiener Hof die Partituren dieser Werke sammelte. Diese Periode bietet daher ein ideales Feld für eine solche Untersuchung, zumal bislang keine systematische Forschung zur Herstellung von Partituren am Hof durchgeführt wurde – weder hinsichtlich der materiellen Struktur der Opernpartituren, der Zusammenarbeit der Kopisten noch ihrer Papierverwendung. Ebenso fehlen detaillierte Studien über das Papier aus dem Toscolano-Tal, aus dem der Großteil des in Wien verwendeten Musikpapiers stammte, sowie über den transalpinen Papierhandel.
Innovation
Die Anwendung digitaler Visualisierung und automatisierter Mustererkennung auf Musikhandschriften des 18. Jahrhunderts eröffnet der Musikphilologie neue Horizonte. Erstmals in der Musikwissenschaft wird das Projekt Musik-Kopisten mit einer Form künstlicher Intelligenz identifizieren, die in fortgeschrittene visuelle Interfaces eingebettet ist und aktuelle Methoden der Schreiberidentifizierung auf Musiknotate überträgt. Eine für diese Aufgabe trainierte Maschine hilft dabei, Kopisten schneller zu bestimmen, Abweichungen im Schreibstil statistisch zu erfassen und die Entwicklung der Handschrift einzelner Kopisten besser nachzuverfolgen.
Im Bereich der Musikphilologie treten drei weitere Innovationsaspekte hervor: Genauigkeit, Zugänglichkeit und Vollständigkeit.
(1) In Fortsetzung der Praxis unserer bisherigen Projekte verwenden wir Durchlichtfotografien und Bildsubtraktion – eine präzise, einfache und kostengünstige Methode zur Erfassung von Wasserzeichen.
(2) Die digitale Verarbeitung ermöglicht es, systematisch nach Wasserzeichen und Papiertypen, nach Handschriften und deren Struktur sowie nach der Hand einzelner Kopisten zu suchen. Wir machen die Daten auf unserer Website zugänglich und verknüpfen sie mit den bekannten Datenbanken RISM und The Memory of Paper (Bernstein-Projekt
(3) Angesichts der engen chronologischen Nähe der Quellen deckt die Datenbank zu Papier und musikalischer Handschrift vermutlich große Teile aller Wiener Musikhandschriften ab, die über mehrere Jahrzehnte einer reichen Manuskriptproduktion entstanden sind. Dadurch können viele Wiener Musikquellen als solche identifiziert und datiert werden.
Methoden
Die verwendeten Methoden umfassen die automatisierte Identifizierung von Kopisten, eine detaillierte kodikologische Erfassung der Handschriften, digitale Fotografie und Verarbeitung von Wasserzeichen, die systematische Katalogisierung von Schreibermerkmalen sowie die langfristige Sicherung der Bilder und Daten.
Übergeordneter Forschungskontext
Digital Humanities, Praxistheorie, Studien zur Materiellen Kultur und Papierforschung.
Abstract english
Objectives
The present project explores nearly 190 datable opera scores from the Habsburg collections with three central objectives:
(1) to identify the professional copyists;
(2) to apply computer vision and machine learning techniques to distinguish them; and
(3) to identify the paper they used.
The period from 1725 to 1759 is characterized by multiple performances of mostly Italian, but also French opera in Vienna and by the fact that the Viennese court collected scores of these works. This period is thus a perfect field for such an inquiry, especially as no systematic research on the production of scores at court has been conducted—be it focused on the material structure of the opera scores, how the copyists cooperated, or their use of paper. Detailed studies are also lacking on the paper from the Toscolano Valley, where most of the music paper used in Vienna came from, and on the transalpine paper trade.
Innovation
The application of digital visualization and automated pattern recognition to 18th-century music manuscripts opens new horizons for music philology. For the first time in musicology, the project will identify music copyists by using artificial intelligence embedded in advanced visual interfaces and transferring methods now used to identify writers. Training a machine for this task will help to identify copyists more quickly, to statistically survey variances in writing style, and to better trace how the handwriting of individual copyists developed. In the field of music philology, three further aspects of innovation stand out: accuracy, accessibility, and completeness.
(1) Continuing the practice of our previous projects, we will use transmitted light photographs and image subtraction––an accurate, simple, and inexpensive method of recording watermarks.
(2) Digital processing will allow us to systematically search for watermarks and paper, for manuscripts and their structure, and for the hand of individual copyists. We will make the data available on our website and connect it to the well-known databases RISM and The Memory of Paper (Bernstein Project).
(3) Given the tight chronological proximity of the sources, the database of paper and musical handwriting presumably covers large parts of all Viennese music manuscripts written over several decades of rich manuscript production, allowing many Viennese music sources to be identified as such and dated.
Methods
In addition to automating the identification of copyists, the methods used include a detailed codicological record of the manuscripts, digital photography, the processing of watermarks, the systematic cataloging of scribal characteristics, and the long-term preservation of images and data.
Wider Research Context
Digital humanities, practice theory, material culture studies, and paper studies.