Опубликовано 14.11.2021 в 18:51
УДК: 004.422
В статье рассматривается алгоритм распознавания аккордовой последовательности в аудиофайлах с помощью разделения частот нот на частотные классы. Описываются принципы работы и реализация разработанной авторами системы, основанной на данном алгоритме.
DEVELOPMENT OF A SYSTEM FOR AUTOMATIC CHORD SEQUENCE RECOGNITION IN DIGITAL AUDIO FILES
The article considers an algorithm for recognizing a chord sequence in audio files by dividing the frequencies of notes into frequency classes. The principles of operation and implementation of the system developed by the authors based on this algorithm are described.
Библиографический список
Библиографический список
1. Sisk P., Hughes B., Paul R., Aggarwal A., Patankar M. Chordination Detection Algorithm // University of Michigan [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www-personal.umich.edu/~rbpaul/ (дата обращения: 11.03.2021)
2. Fujishima T. Realtime Chord Recognition of Musical Sound: a System Using Common Lisp Music // Proc. ICMC. – 1999. ¬– pp. 464–467 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ci.nii.ac.jp/naid/10013545881/en/ (дата обращения: 14.12.2020)
3. Hausner C. Design and Evaluation of a Simple Chord Detection Algorithm // University of Passau, Faculty of Computer Science and Mathematics. – 2014. – 59 p [Электронный ресурс]. – Режим доступа:https://www.fim.uni-passau.de/fileadmin/dokumente/fakultaeten/fim/lehrstuhl/sauer/geyer/BA_MA_Arbeiten/BA-HausnerChristoph-201409.pdf (дата обращения: 11.10.2020).
4. Lenssen N., Needell D. An Introduction to Fourier Analysis with Applications to Music // Journal of Humanistic Mathematics. – 2014. – Vol. 4. – pp. 72–91 [Электронный ресурс]. – Режим доступа:https://www.researchgate.net/publication/314918556_An_Introduction_to_Fourier_Analysis_with_Applications_to_Music (дата обращения: 14.12.2020).
5. Brown Judith C. Calculation of a constant Q spectral transform // Journal of the Acoustical Society of America. – 1991. – Vol. 89(1). – pp. 425–434 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://academics.wellesley.edu/Physics/brown/pubs/cq1stPaper.pdf (дата обращения: 12.03.2021).
6. Deezer Research – Spleeter [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://research.deezer.com/projects/spleeter.html (дата обращения: 25.04.2021).
7. Глазырин Н. Ю. Алгоритмическое распознавание аккордов в цифровом звуке: автореф. дисс. … канд. физ.-мат. наук. – Екатеринбург, 2015. – 22 с [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elar.urfu.ru/handle/10995/27846 (дата обращения: 12.12.2020).
8. Дудырев Е. О. Исследование методов распознавания аккордов, основанных на машинном обучении [Электронный ресурс] // Всероссийский форум научной молодежи «Богатство России»: Сборник докладов, Москва, 4–6 дек. 2017 г. – 2018. – С. 56–57. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=32874106 (дата обращения: 06.04.2021).
Выходные данные статьи: Мелешкин А. А., Фирсова С. А. Разработка системы для автоматического распознавания аккордовой последовательности в цифровых аудиофайлах [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2021. – №12. – Режим доступа: https://journal.mrsu.ru/arts/razrabotka-sistemy-dlya-avtomaticheskogo-raspoznavaniya-akkordovoj-posledovatelnosti-v-cifrovyx-audiofajlax