和弦音乐转录目前似乎不是一个已解决的问题。
问题的一小部分的反面怎么样。是否有任何类型的频谱特征(来自 STFT)可用于从概率空间中消除某些音乐和弦?(例如,这个声音片段很可能不包含任何 C# 和弦,或任何类型的减小和弦,或者这是单个音符而不是和弦等)
假设音频片段或多或少是静止的(去除了瞬态攻击等),并且很可能存在大多数或所有单个音符的泛音。(这个问题不是关于倒置和弦的。)
和弦音乐转录目前似乎不是一个已解决的问题。
问题的一小部分的反面怎么样。是否有任何类型的频谱特征(来自 STFT)可用于从概率空间中消除某些音乐和弦?(例如,这个声音片段很可能不包含任何 C# 和弦,或任何类型的减小和弦,或者这是单个音符而不是和弦等)
假设音频片段或多或少是静止的(去除了瞬态攻击等),并且很可能存在大多数或所有单个音符的泛音。(这个问题不是关于倒置和弦的。)
近年来,复调音乐转录的问题在研究界受到了极大的关注,我什至可以说,对于单一乐器复调(钢琴、吉他等),结果非常好。以下是一些深入研究过这个问题的论文/作者。Derry Fitzgerald在该领域做了很多工作,他在 NMF 的很多关于源分离的工作都产生了准确的转录。Anssi Klapuri更具体地研究了多乐器复调中的和弦检测问题。最后,虽然没有发表,但Mikel Gainza为商业音乐开发了非常准确的和弦转录算法,很快将在基于吉他的软件产品Riffstation中发布. 此处链接中的出版物应该可以让您很好地了解当前的复调音乐转录环境。