ベース音高と和音特徴の統合に基づく和音系列認識

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  • ベースオン ダカ ト ワオン トクチョウ ノ トウゴウ ニ モトズク ワオン ケイレツ ニンシキ
  • Automatic Chord Sequence Recognition Based on Integration of Chord and Bass Pitch Features

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抄録

本論文では，ベース音高と和音の関連を考慮した和音系列認識の手法を提案する．和音系列はともに楽曲を構成する他の音楽的要素と深く関連しているため，それらの関係性を考慮して認識を行うことで精度の向上が期待される．我々は，ベース音が構成するメロディであるベースラインとの関係性に着目し，和音系列認識の重要な手がかりとして使用する．和音特徴，和音遷移パターンに加え，ベース音高分布に基づく和音系列の事後確率を定義し，事後確率が最大となる和音系列をViterbi探索することで求める．“The Beatles”の12アルバム中の，調を持ち転調を含まない150楽曲に対して行った実験の結果，和音に関する特徴のみを用いる場合よりもベース音高情報を付加した場合の方が精度は向上し，73.7%の平均認識率が得られた．

This paper presents a method that identifies musical chords in polyphonic musical signals. As musical chords mainly represent harmony of music and are related to other musical elements such as melody and rhythm, performance of chord recognition should improve if this interrelationship is taken into consideration. In this paper, bass lines are utilized as clues for improving chord recognition. Our chord recognition system is constructed based on Viterbi-algorithm-based maximum a posteriori estimation which uses a posterior probability based on chord features, chord transition patterns, and bass pitch distributions. Experimental results with 150 songs which have scales and no modulation in twelve Beatles albums showed the recognition rate of 73.7% on average.

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