Core Concepts
提案されたモデルは、非監督学習を用いて和声分析のパラメータを自動的に学習し、現在の性能を示す評価スコアを提示することで、和声分析の進歩に貢献しています。
Abstract
この論文では、ニューラルHSMMに基づく新しい非監督和声分析手法が紹介されています。提案されたモデルは、主にコード品質テンプレートを使用しており、キーとコードの同時認識が挑戦的であることが強調されています。実験結果から、提案モデルは他の教師あり学習や複雑なルールベースモデルよりも性能が低いことが示されています。また、提案モデルは借用和音をサポートしておらず、一部の予測では変調が検出されるなど課題も明らかになっています。
Stats
提案モデルはJSBChorales60データセットで66.8%(フルコード)および79.2%(Root Chord)の精度を達成した。
JSBChorales371データセットではキーに関して74.2%の精度を達成した。