基于深度学习的和弦识别
声音
2025-12-30 v1 人工智能
摘要
自深度学习技术在该领域出现以来，和弦自动识别的进展缓慢。为此，我对现有方法进行实验，并测试由最新生成模型所启发的假设。研究结果表明，和弦分类器在稀有和弦上的表现较差，音高增强可提升准确率。来自生成模型的特征提取对性能帮助不大，而合成数据为未来工作提供了令人振奋的方向。我通过引入节拍检测，改进了模型输出的可解释性，报告了该领域一些最佳结果，并提供了定性分析。尽管自动和弦识别仍面临诸多挑战，但我希望本论文能为后续研究者指明前进之路。
引用
@article{arxiv.2512.22621,
title = {Chord Recognition with Deep Learning},
author = {Pierre Mackenzie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.22621},
year = {2025}
}