I en färsk konferenstidning har vi rapporterat en rytm transkriptionsmetod baserad på en sammanslagen output dold Markov modell (HMM) som uttryckligen beskriver flerröststrukturen av polyfonisk musik. Denna modell löser ett stort problem med konventionella metoder som inte korrekt kunde beskriva karaktären av flera röster som i polyrytmiska poäng eller i fenomenet med lös synkroni mellan röster. I detta dokument presenterar vi en fullständig beskrivning av den föreslagna modellen och utvecklar en slutledningsteknik, som är giltig för alla sammanslagna utdata HMMs, för vilka utdata sannolikheter beror på tidigare händelser. Vi undersöker också hur metodens arkitektur och parametrar påverkar accuracies för rytm transkription och röstseparation och utför jämförande utvärderingar med sex andra algoritmer. Med hjälp av MIDI-inspelningar av klassiska pianostycken fann vi att den föreslagna modellen överträffade andra metoder med mer än 12 poäng i noggrannheten för polyrytmiska föreställningar och utförde nästan lika bra som den bästa för icke-polyrytmiska föreställningar. Detta avslöjar de toppmoderna metoderna för rytm transkription för första gången i litteraturen. Det finns också allmänt tillgängliga källkoder för framtida jämförelser. Index Terms-Hidden Markov modeller, modell för polyfoniska musikresultat, musik performance modell, rytm transkription, statistisk musik språk modell.
Nyligen har en sammanslagen HMM med flera röststrukturer föreslagits.
Rhythm Transcription of Polyphonic Piano Music Based on Merged-Output HMM for Multiple Voices
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}