論文の概要: Unsupervised Learning of Harmonic Analysis Based on Neural HSMM with Code Quality Templates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04135v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 01:29:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:33:53.309497
• Title: Unsupervised Learning of Harmonic Analysis Based on Neural HSMM with Code Quality Templates
• Title（参考訳）: コード品質テンプレートを用いたニューラルHSMMに基づく高調波解析の教師なし学習
• Authors: Yui Uehara
• Abstract要約: 本論文では,隠れ半マルコフモデルに基づく調和解析の教師なし学習法を提案する。 マルコフモデルの遷移確率に基づいて,先行知識のないトニックの認識方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3233195475347961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a method of unsupervised learning of harmonic analysis based on a hidden semi-Markov model (HSMM). We introduce the chord quality templates, which specify the probability of pitch class emissions given a root note and a chord quality. Other probability distributions that comprise the HSMM are automatically learned via unsupervised learning, which has been a challenge in existing research. The results of the harmonic analysis of the proposed model were evaluated using existing labeled data. While our proposed method has yet to perform as well as existing models that used supervised learning and complex rule design, it has the advantage of not requiring expensive labeled data or rule elaboration. Furthermore, we also show how to recognize the tonic without prior knowledge, based on the transition probabilities of the Markov model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,隠れセミマルコフモデル(HSMM)に基づく調和解析の教師なし学習法を提案する。 そこで,本研究では,音符と和音品質が与えられたピッチクラス排出確率を規定するコード品質テンプレートを提案する。 HSMMを構成する他の確率分布は、教師なし学習によって自動的に学習される。 既存のラベル付きデータを用いて,提案モデルの調和解析結果を評価した。 提案手法は,教師付き学習と複雑なルール設計を用いた既存モデルと同様に,まだ動作していないが,高額なラベル付きデータやルール作成を必要としない利点がある。 さらに,マルコフモデルの遷移確率に基づいて,事前知識なしにトニックを認識する方法を示す。

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