Sammanfattning av denna webbsida: Förstärkt av införandet av tävlingen Music Information Retrieval Evaluation Exchange (MIREX) har antalet system som beräknar symbolisk melodisk likhet nyligen ökat avsevärt. För att förstå teknikens utveckling ger vi en jämförande analys av befintliga algoritmer. Analysen bygger på åtta kriterier som bidrar till att karakterisera systemen och belyser styrkor och svagheter. Vi föreslår också en taxonomi som klassificerar algoritmer utifrån deras tillvägagångssätt. Både taxonomi och kriterier utnyttjas på ett givande sätt för att bidra till ny, kommande forskning på området. Internets tillkomst har gjort en stor mängd ljud- och symboliska musikaliska data fritt tillgängliga. Analysen av dessa data kan ge användbara insikter i flera aspekter av musik. Genom att jämföra många musikaliska verk är det möjligt att abstraktera relevanta regler och processer som kännetecknar en viss stil. Analysen av stora databaser kan också förbättra vår förståelse av den generativa processen och sprida ljus över musikens evolutionära väg över tiden. För att dra nytta av den betydande kunskapsmängd som för närvarande finns lagrad i musikdatamängder online har ett antal tillförlitliga och effektiva automatiska verktyg utvecklats under de senaste decennierna. Melodiska likhet-detektion algoritmer är en instans av sådana verktyg. När de används på online musikaliska data, kan de ge värdefull information om intra-och interwork melodiska relationer och om de underliggande melodiska strukturer av de analyserade bitarna. Med tanke på två eller flera tonsekvenser syftar symboliska melodiska likheter (SMS) till att utvärdera deras grad av likhet, vilket mänskliga åhörare kan göra. Denna uppgift har relevans både inom akademin och inom industrin. Utöver de rent akademiska fördelarna med att identifiera graden av likhet mellan musikaliska verk och tonsättare som melodiska likhetssystem erbjuder, utgör upptäckten av plagiat ett exempel på en praktisk tillämpning av denna uppgift med tydliga rättsliga och kommersiella konsekvenser. Många algoritmer för att bedöma melodisk likhet har införts
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF tillhandahåller en relativ analys av befintliga algoritmer som används för att beräkna symbolisk melodisk likhet baserad på åtta kriterier.
Symbolic Melodic Similarity: State of the Art and Future Challenges
{'venue': 'Computer Music Journal', 'journal': 'Computer Music Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}