ScholarGate
Asistent
Machine learningFeature extraction

Rozpoznávání akordů

Rozpoznávání akordů je úloha automatického identifikování harmonických akordů přítomných v hudebním záznamu a odhadování okamžiků změn akordů. Formálně zavedeno Harte et al. (2005), je to základní kámen hudební analýzy a široce se používá ve výuce hudby, analýze coververzí a porozumění hudební struktuře. Moderní systémy využívají hluboké učení k klasifikaci a sekvencování akordů v reálném čase.

Otevřít v MethodMindJiž brzyApply, compare, get guidance
Tools & resources
Stáhnout prezentaci
Learn & explore
VideoJiž brzy

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Zdroje

  1. Harte, C., Sandler, M. B., Abdallah, S. A., & Gómez, E. (2005). Symbolic representation of musical chords: Proposed extensions to the HarmO ontology. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link
  2. MacGregor, R. D., & Wiggins, G. A. (2009). Chord recognition using duration-explicit hidden Markov models. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link
  3. Bigo, L., Buffa, A., & Roeb, M. (2017). Singing voice separation using spectral features and bidirectional long short-term memory networks. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Chord Recognition and Estimation Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/music-information-retrieval/chord-recognition

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe

Odkazuje sem

ScholarGateChord Recognition (Chord Recognition and Estimation Algorithm). Získáno 2026-06-17 z https://scholargate.app/cs/music-information-retrieval/chord-recognition · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026