Designing an Application for Automatic Recognition of Chords Based on Musical Audio Signals

Abstract

В данной работе мы представляем исследование, оценивающее эффективность канонических подходов к решению поставленной задачи, а затем создаем программу по определению аккордов в музыкальной прогрессии. В сравнительном исследовании будут оцениваться модели, гармонизирующие мелодии с участием нескольких музыкальных инструментов, звучащих одновременно. Мы же на данном этапе своей научной деятельности создадим модель, которая будет способна распознавать гитарную музыку, виолончель и пианино. Гармонизация сложных оркестровых композиций будет рассмотрена нами, как поле для дальнейшего исследования. Сравнительное исследование включает в себя модель, основанную на согласовании шаблонов, скрытую модель Маркова, генетический алгоритм и два метода глубокого обучения. Сами мы создадим модель глубокого обучения с полносвязной архитектурой.

In this paper, we present a study evaluating the effectiveness of canonical approaches to the task at hand, and then create a program for identifying chords in a musical progression. The comparative study will evaluate models harmonizing melodies involving several musical instruments sounding simultaneously. We will, at this stage of our research activities, create a model that is capable of recognizing guitar music, cello and piano. Harmonization of complex orchestral compositions will be considered by us as a field for further research. The comparative study includes a model based on pattern matching, a hidden Markov model, a genetic algorithm, and two deep learning methods. We ourselves will create a deep learning model with a full-link architecture.