Как еще можно классифицировать музыку.
Все прекрасно знают, что это дело весьма и весьма не простое. О том как это сложно можно почитать у kurokikaze . В свое время прочитал книгу А.В. Волошина «Математика и искусство». И вот что придумал.
Мы можем попытаться найти мелодию по ее небольшому фрагменту, но для этого нам будет необходимо перевести ее в какой-то более простой вид. Например, на входе мы будем иметь файл mp3, wav, ogg или еще какой-нибудь. Далее строим сонограмму этого файла, фильтруем и, при необходимости, выделяем ведущую мелодию, насколько это возможно. Далее транспонируем полученную мелодию, то есть, например, из тональности ля-мажор переводим в до-мажор. С этим неплохо справляются программы для получения midi-файлов для сотовых телефонов. Эстетика нас не будет особо волновать. Дальше строим таблицу переходов между нотами. Обычно при анализе используют частоту встречаемости нот и строят гистограммы:
По горизонтали порядковый номер ноты, по вертикали ее частота встречаемости.
А у нас получается вот так:
По горизонтали и вертикали порядковый номер ноты. Чем больше кружок тем чаще переход между нотами. Первый график можно спокойно получить из второго, если просуммировать значения в каждом столбце
Дальше мы скармливаем все это базе данных и пытаемся найти наиболее подходящий отрывок. Критерием поиска может быть разность между матрицами.
Это может использоваться, например, в поиске мелодий, классификации мелодии, если больше не известно о ней никаких данных, можно попытаться найти автора неизвестной мелодии, может быть лицензирование (какой певец у кого стащил песню, ну и так далее).
P.S.Если кому интересно – на картинках Бетховен, струнный квартет ми-бемоль мажор.
Все прекрасно знают, что это дело весьма и весьма не простое. О том как это сложно можно почитать у kurokikaze . В свое время прочитал книгу А.В. Волошина «Математика и искусство». И вот что придумал.
Мы можем попытаться найти мелодию по ее небольшому фрагменту, но для этого нам будет необходимо перевести ее в какой-то более простой вид. Например, на входе мы будем иметь файл mp3, wav, ogg или еще какой-нибудь. Далее строим сонограмму этого файла, фильтруем и, при необходимости, выделяем ведущую мелодию, насколько это возможно. Далее транспонируем полученную мелодию, то есть, например, из тональности ля-мажор переводим в до-мажор. С этим неплохо справляются программы для получения midi-файлов для сотовых телефонов. Эстетика нас не будет особо волновать. Дальше строим таблицу переходов между нотами. Обычно при анализе используют частоту встречаемости нот и строят гистограммы:
По горизонтали порядковый номер ноты, по вертикали ее частота встречаемости.
А у нас получается вот так:
По горизонтали и вертикали порядковый номер ноты. Чем больше кружок тем чаще переход между нотами. Первый график можно спокойно получить из второго, если просуммировать значения в каждом столбце
Дальше мы скармливаем все это базе данных и пытаемся найти наиболее подходящий отрывок. Критерием поиска может быть разность между матрицами.
Это может использоваться, например, в поиске мелодий, классификации мелодии, если больше не известно о ней никаких данных, можно попытаться найти автора неизвестной мелодии, может быть лицензирование (какой певец у кого стащил песню, ну и так далее).
P.S.Если кому интересно – на картинках Бетховен, струнный квартет ми-бемоль мажор.
