用谐波指纹增强乐谱

常规音乐记谱法（CMN）是节奏、和声或音色等音乐信息书面交流的成熟基础。然而，CMN 存在视觉编码复杂以及需要大量训练才能熟练掌握和清晰辨认的问题。尽管已有使用额外视觉变量（如用颜色改善音高识别）的替代记谱法被提出，但音乐界并不容易接受与 CMN 差异过大的记谱系统。因此，为了帮助学习音乐的学生理解音符的和声关系，我们提出了一种可视化技术，通过谐波指纹字形来增强数字乐谱，而非取代 CMN。我们的设计利用五度圈——音乐理论中的基本概念——作为视觉隐喻。通过将这些视觉字形附加到所选乐曲的每一小节上，我们提供了关于乐曲中显著和声特征的额外信息。我们开展了一项用户研究，以分析专家与非专家在重复模式的识别与比较任务中的表现。评估表明，与未标注的乐谱相比，谐波指纹支持这些任务而无需细读。