Key-Finding Based on a Hidden Markov Model and Key Profiles

López, Néstor Nápoles; Arthur, Claire; Fujinaga, Ichiro

doi:10.1145/3358664.3358675

Cited by 25 publications

(5 citation statements)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Early efforts include Steedman and Longuet-Higgins (1971) and Holtzman (1977)'s programs for deducing the key of a piece from its pitches. Krumhansl and Kessler (1982) subsequently integrated perceptual matters, and further improvements to algorithmic key detection include Temperley (1997Temperley ( , 1999; Madsen and Widmer (2007); Robine et al (2008);Nápoles López et al (2019).…”

Section: Previous Computational Approachesmentioning

confidence: 99%

Not All Roads Lead to Rome: Pitch Representation and Model Architecture for Automatic Harmonic Analysis

Micchi

Gotham

Giraud

2020

Transactions of the International Society for Music Information Retrieval

View full text Add to dashboard Cite

Automatic harmonic analysis has been an enduring focus of the MIR community, and has enjoyed a particularly vigorous revival of interest in the machine-learning age. We focus here on the specific case of Roman numeral analysis which, by virtue of requiring key/functional information in addition to chords, may be viewed as an acutely challenging use case. We report on three main developments. First, we provide a new meta-corpus bringing together all existing Roman numeral analysis datasets; this offers greater scale and diversity, not only of the music represented, but also of human analytical viewpoints. Second, we examine best practices in the encoding of pitch, time, and harmony for machine learning tasks. The main contribution here is the introduction of full pitch spelling to such a system, an absolute must for the comprehensive study of musical harmony. Third, we devised and tested several neural network architectures and compared their relative accuracy. In the best-performing of these models, convolutional layers gather the local information needed to analyse the chord at a given moment while a recurrent part learns longer-range harmonic progressions. Altogether, our best representation and architecture produce a small but significant improvement on overall accuracy while simultaneously integrating full pitch spelling. This enables the system to retain important information from the musical sources and provide more meaningful predictions for any new input.

show abstract

Section: Previous Computational Approachesmentioning

confidence: 99%

Not All Roads Lead to Rome: Pitch Representation and Model Architecture for Automatic Harmonic Analysis

Micchi

Gotham

Giraud

2020

Transactions of the International Society for Music Information Retrieval

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Nápoles López et al introduced a model to find changes of key (local-key estimation) as well as the main key of a piece (globalkey estimation), using an HMM [32]. The model is also capable of working with symbolic and audio data.…”

Section: Local-key-estimation Modelsmentioning

confidence: 99%

“…Roman Text (Classical) Papadopoulos [35] 5 Mozart Pauwels [36] 142 SEMA Set (Pop) 210 MIREX 2009 Purwins [37] and 1 Chopin Napolés Lopéz [32] Rocher [40] 174 Beatles Weiss [48] 10 Various (Classical)…”

Section: Model Files Datasetmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

On Local Keys, Modulations, and Tonicizations

López

Feisthauer

Levé

et al. 2020

7th International Conference on Digital Libraries for Musicology

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Jako przykład posłużyć może analiza harmonii funkcyjnej, bardzo utrudniona głównie przez to, że każda zmiana tonacji lub wystąpienie modulacji prowadzących do powstania w utworze nowych tonacji lokalnych reorganizuje hierarchię ustaloną w odniesieniu do tonacji głównej utworu. Pomimo wielu prób automatycznego wyznaczania tonacji lokalnych (Steedman i Longuet-Higgins 64 , Holtzman 65 , Temperley 66 , Sapp 67 , Madsen i Widmer 68 , Nápoles López et al 69 ,Feisthauer et al 70 ), wrażliwość detekcji dostępnych algorytmów na wykrywanie modulacji w przypadku złożonej faktury muzycznej nie zawsze jest wystarczająca. Co więcej, nie opracowano dotychczas takiej automatycznej analizy funkcji harmonicznych w połączeniu z detekcją modulacji, której efektywność byłaby zadowalająca.…”

unclassified

Zastosowanie diagramatyki w obliczeniowej analizie muzycznej

Matuszewska

2023

View full text Add to dashboard Cite

Repozytoria muzyczne zapisane w różnych formatach cyfrowych powstają z coraz większą dynamiką. Otwiera to szerokie możliwości badawcze, ale też wymaga od muzykologa nowych umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych przy użyciu narzędzi cyfrowych, które ułatwiają przeszukiwanie obszernych korpusów muzycznych i coraz bardziej efektywnie służą analizie muzyki. Jakkolwiek zaproponowano już w tym zakresie wiele rozwiązań, wciąż istnieje potencjał lepszego zharmonizowania perspektyw badawczych muzykologii i informatyki, tak by wyniki analiz obliczeniowych były bardziej jednoznaczne, zrozumiałe oraz przedstawione w sposób umożliwiający ich dalsze przekształcanie. Konieczne jest również wyjście na przeciw potrzebom muzykologów i stworzenie interfejsów dedykowanych analizie muzycznej. Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie nowych sposobów przetwarzania, wyświetlania i rozpatrywania danych muzykologicznych. Wybrane informacje muzyczne z fug BWV 846-869 Jana Sebastiana Bacha, wygenerowane za pomocą programów Humdrum Tools, music21 i Music Processing Suite (MPS), zostały przetworzone w relacyjną bazę danych oraz zwizualizowane za pomocą tzw. dashboardów (zbiorów graficznych reprezentacji danych) z wykorzystaniem oprogramowania Tableau Public. Zastosowane w projekcie interaktywne rozwiązania zostały zaprojektowane tak, aby obliczeniową analizę uczynić możliwie intuicyjną i prostą do zaadaptowania. Proponowane dashboardy analityczne nie narzucają badaczom sztywnych reguł pracy, a możliwość rekonfiguracji przedstawionych danych i zawężenia zakresu analizy wybranego utworu do dowolnej kombinacji głosów, motywów czy taktów zapewnia możliwość eksploracji zarówno na poziomie ogólnym, jak i szczegółowym. Projekt został stworzony w oparciu o założenia rozumowania diagramatycznego zaproponowanego przez Charlesa Sandersa Peirce'a, a wielość dodatkowych opcji pozostawionych do decyzji użytkownika stwarza warunki do generowania hipotez abdukcyjnych.

show abstract

Key-Finding Based on a Hidden Markov Model and Key Profiles

Cited by 25 publications

References 9 publications

Not All Roads Lead to Rome: Pitch Representation and Model Architecture for Automatic Harmonic Analysis

Not All Roads Lead to Rome: Pitch Representation and Model Architecture for Automatic Harmonic Analysis

On Local Keys, Modulations, and Tonicizations

Zastosowanie diagramatyki w obliczeniowej analizie muzycznej

Contact Info

Product

Resources

About