역 음성 코드 인식

대위 음악 녹음은 현재 해결 된 문제가 아닌 것으로 보입니다.

문제의 작은 부분의 반대는 어떻습니까. 확률 공간에서 일부 음악 코드를 제거하는 데 사용할 수있는 스펙트럼 특성 (STFT)이 있습니까? (예를 들어,이 사운드 스 니펫에는 C # 코드 또는 감소 된 마이너 코드가 포함되어 있지 않거나 코드가 아닌 단일 음표 등)

오디오 스 니펫이 다소 고정되어 있고 (일시적인 공격 제거 등) 대부분 또는 모든 개별 음에 대한 색조가 존재한다고 가정합니다. (이 질문은 거꾸로 된 화음에 관한 것이 아닙니다.)

최근 몇 년 동안 연구 공동체에서 다성 음악 녹음 문제는 큰 주목을 받았으며, 단일 악기 다성 (피아노, 기타 등)의 경우 결과가 매우 우수하다고 말할 수 있습니다. 다음은이 문제를 자세히 살펴본 논문 / 저자입니다. 데리 피츠 제럴드 (Derry Fitzgerald) 는이 지역에서 많은 일을 해왔으며, 소스 분리에 대한 그의 NMF 작업은 정확한 전사를 일으 킵니다. Anssi Klapuri 는 다중 악기 폴리포니 내에서 화음 감지 문제를 더욱 구체적으로 살펴 보았습니다. 그리고 출판되지는 않았지만 마지막으로, 미켈 Gainza는 상업 음악에 대한 개발했다 매우 정확한 코드 전사 알고리즘은 곧 기타 기반 소프트웨어 제품에 발표 할 Riffstation. 여기 링크의 간행물은 현재 대위법 음악 녹음 환경이 어떻게 놓여 있는지에 대한 좋은 아이디어를 제공합니다.

어떤 종류의 스펙트럼 특성이 있습니까 (STFT에서) ... 코드가 아닌 단일 음표 등)

이를 위해 STFT에는 기본 주파수 구성 요소와 그 구성 요소의 고조파에 가까운 다른 주파수 만 포함됩니다 ( 비동기 성 때문에 정확한 것은 아님 ). 스펙트럼에서 피크를 찾고 더 높은 주파수가 존재하는 가장 낮은 주파수의 정수배에 가까운 지 확인하십시오. 비 고조파 주파수가있는 경우 단일 톤이 아닙니다.

(그러나 종과 같이 기본 이 없거나 기본적으로 조화가 없는 악기는 어떻습니까? 두 악기가 한 옥타브를 연주하면서 완벽하게 조화를 이루는 이유는 무엇입니까? 두 노트?)