Reconocimiento automático de acordes basado en una clasificación de las clases de altura por su volumen y una estimación del bajo

Abstract

El reconocimiento automático de acordes en audio es una tarea difícil. En los últimos 20 años se han realizado numerosas investigaciones para lograrlo, en las que destaca recientemente el uso de redes neuronales profundas. En contraste, en este trabajo se proponemos un algoritmo basado en conocimiento y experticia musical. El algoritmo toma como entrada el volumen de las notas durante el acorde. Luego clasifica las clases de altura según su volumen total y usa una técnica novedosa y robusta para estimar el bajo. Con la clasificación de las clases, algoritmo forma una ``palabra'' y la busca en un diccionario creado manualmente con base en el conocimiento musical de un experto. Por último, usa la estimación del bajo para seleccionar la acepción correcta. El algoritmo fue probado con las estimaciones de volumen producidas por un programa y con anotaciones manuales de las fronteras de los acordes. Los resultados muestran tasas de reconocimiento del 93% para la fundamental, 90% para triadas mayores y menores, 90% con inversiones, 82% con sétimas y 79% con ambas.