一种基于 LSTM 的和弦生成系统,使用色度直方图表示

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内容提要

本文提出了一种基于隐性半马尔可夫模型的无监督学习的谐波分析方法,通过引入和弦质量模板和自动学习其他概率分布,实现了基音识别。该方法不需要昂贵标记数据或规则详细说明,具有优势。

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关键要点

  • 本文提出了一种基于隐性半马尔可夫模型的无监督学习的谐波分析方法。
  • 引入和弦质量模板,指定给定根音和和弦质量的音高级别的概率。
  • HSMM的其他概率分布通过无监督学习自动学习,解决了现有研究中的挑战。
  • 模型的谐波分析结果通过现有的标记数据进行评估。
  • 该方法不需要昂贵标记数据或规则详细说明,具有明显优势。
  • 展示了基于马尔可夫模型的状态转移概率如何实现无先验知识下的基音识别。
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