和弦识别是音乐调式分析和自动标注的基础,同时在分析音乐的结构和旋律方面有着非常重要的作用。结合音乐理论和信号处理知识,提出一种基于MPCP(Mel Pitch Class Profile)特征和CRFs(Conditional Random Fields)模型的和弦识别方法。利...和弦识别是音乐调式分析和自动标注的基础,同时在分析音乐的结构和旋律方面有着非常重要的作用。结合音乐理论和信号处理知识,提出一种基于MPCP(Mel Pitch Class Profile)特征和CRFs(Conditional Random Fields)模型的和弦识别方法。利用短时傅里叶变换(STFT)对音乐信号进行时频变换,定义了一种新的MPCP特征,最后用CRFs对和弦进行识别。实验结果表明,提出的方法在识别率上优于其他方法,具有一定的潜力。展开更多
文章以达拉皮科拉《献给安娜莉贝拉的音乐札记》(Quaderno Musicale di Annalibera)为例,通过不同的分析视角与方法,对其各乐章的不同音高组织结构即12音序列内部结构及序列之间的发展逻辑的特点进行凸现与分类,试图阐明12音序列作品中...文章以达拉皮科拉《献给安娜莉贝拉的音乐札记》(Quaderno Musicale di Annalibera)为例,通过不同的分析视角与方法,对其各乐章的不同音高组织结构即12音序列内部结构及序列之间的发展逻辑的特点进行凸现与分类,试图阐明12音序列作品中除以序列内部顺序作为结构特征之外,还通过共有相同音级子集、强调微观音程与宏观路径的对称性等建构音高组织的多重结构思路。展开更多
文摘和弦识别是音乐调式分析和自动标注的基础,同时在分析音乐的结构和旋律方面有着非常重要的作用。结合音乐理论和信号处理知识,提出一种基于MPCP(Mel Pitch Class Profile)特征和CRFs(Conditional Random Fields)模型的和弦识别方法。利用短时傅里叶变换(STFT)对音乐信号进行时频变换,定义了一种新的MPCP特征,最后用CRFs对和弦进行识别。实验结果表明,提出的方法在识别率上优于其他方法,具有一定的潜力。
文摘文章以达拉皮科拉《献给安娜莉贝拉的音乐札记》(Quaderno Musicale di Annalibera)为例,通过不同的分析视角与方法,对其各乐章的不同音高组织结构即12音序列内部结构及序列之间的发展逻辑的特点进行凸现与分类,试图阐明12音序列作品中除以序列内部顺序作为结构特征之外,还通过共有相同音级子集、强调微观音程与宏观路径的对称性等建构音高组织的多重结构思路。