ScholarGate
Asistents
Machine learningFeature extraction

Akordu atpazīšana

Akordu atpazīšana ir uzdevums automātiski identificēt harmoniskos akordus, kas atrodas muzikālā ierakstā, un novērtēt, kad notiek akordu maiņa. Formāli to ieviesa Harte et al. (2005), un tā ir mūzikas analīzes stūrakmens, ko plaši izmanto mūzikas izglītībā, kaverversiju analīzē un muzikālās struktūras izpratnē. Mūsdienu sistēmas izmanto dziļo mācīšanos, lai klasificētu un secīgi sakārtotu akordus reāllaikā.

Atvērt MethodMindDrīzumāApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lejupielādēt slaidus
Learn & explore
VideoDrīzumā

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateChord Recognition (Chord Recognition and Estimation Algorithm). Izgūts 2026-06-18 no https://scholargate.app/lv/music-information-retrieval/chord-recognition · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026