Den senaste tidens intresse för hämtning av musikinformation och tillhörande teknik exploderar. Mycket få av de befintliga teknikerna drar emellertid nytta av den senaste utvecklingen inom statistisk modellering. I denna artikel diskuterar vi en tillämpning av Random Fields på problemet med att skapa exakta men flexibla statistiska modeller av polyfonisk musik. Med sådana modeller i handen kan utmaningarna med att utveckla effektiv sökning, surfning och organisationsteknik för de växande kropparna av musiksamlingar framgångsrikt mötas. Vi erbjuder en utvärdering av dessa modeller i form av perplexitet och förutsägelsenoggrannhet, och visar att slumpmässiga fält inte bara överträffar Markov kedjor, men är mycket mer robust när det gäller övermontering.
REF föreslår Markov Random Fields (MRF) för modellering av polyfonisk musik.
Polyphonic music modeling with random fields
{'venue': "MULTIMEDIA '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}