自動採譜とは、オーディオ音源からコンピューターで扱える形式であるmidi、そこからさらに楽譜へと変換する一連の流れを機械学習を用いて自動で行うことであり、演奏の練習や、音楽の分析に役立つ。しかし、従来の自動採譜研究の対象は、一つのデータセットに限られており、学習データと異なる録音環境や、異なるピアノで収録したオーディオに対する認識精度は大幅に低下する。そこで本研究では、録音環境の変化を考慮することで幅広く利用できる自動採譜の学習モデルを提案する。