Istnieje wiele różnych metod i mnóstwo literatury na ten temat z szerokiej gamy perspektyw. Oto kilka najważniejszych informacji, które mogą być dobrym punktem wyjścia do wyszukiwania.
Jeśli twoje tło jest bardziej muzyczne niż matematyczne lub obliczeniowe, możesz zainteresować się pracami Davida Cope'a, większość jego opublikowanych prac koncentruje się na analizie utworów muzyki klasycznej, ale ma on prywatne przedsięwzięcie o nazwie rekombinant, które wydaje się bardziej ogólne. Wiele jego prac wykorzystywało muzykę jako modele językowe, ale wierzę, że przynajmniej niektóre z jego najnowszych prac przesunęły się bardziej w stronę podejścia do genomu muzycznego . Ma dużo oprogramowania dostępnego online , ale ogólnie jest napisane w Lisp, a niektóre mogą działać tylko w różnych wersjach systemu operacyjnego Apple, choć niektóre powinny działać w Linuksie lub gdziekolwiek, gdzie można uruchomić typowe Lisp .
Analiza sygnałów i muzyki jest bardzo popularnym problemem w uczeniu maszynowym. Jest dobry zasięg wyjścia w Christopher Bishop teksty Neural Networks Pattern Recognition i Pattern Recognition i uczenia maszynowego . Oto przykład pracy magisterskiej, która ma część dotyczącą klasyfikacji muzycznej, ale ma dobre omówienie ekstrakcji funkcji, w której autor cytuje co najmniej jeden tekst Biskupa i kilka innych źródeł. Poleca także kilka źródeł do bardziej aktualnych artykułów na te tematy.
Książki, które są bardziej matematyczne lub statystyczne (przynajmniej według ich autorstwa, jeśli nie treści):
Ponieważ wspomniałem o Bishopie i perspektywie obliczeniowej uczenia maszynowego, opowiedziałbym tylko połowę historii, gdybym nie zasugerował, aby rzucić okiem na nowsze elementy uczenia statystycznego (dostępne do bezpłatnego legalnego pobrania) przez Hastie , Tibshirani i Friedman. Nie pamiętam, aby w tym tekście istniał przykład przetwarzania dźwięku, ale wiele z omawianych metod można dostosować do tego problemu.
Jeszcze jednym tekstem wartym rozważenia jest Statystyka Jana Berana w muzykologii . Zapewnia to szereg narzędzi statystycznych specjalnie do analizy utworów muzycznych, a także ma liczne odniesienia.
Znów istnieje wiele innych źródeł. Wiele z tego zależy od twojego pochodzenia i podejścia do problemu, z którym czujesz się najlepiej. Mam nadzieję, że przynajmniej niektóre z tych wskazówek pomogą ci znaleźć odpowiedź. Jeśli powiesz nam więcej o swoim pochodzeniu, dodatkowe szczegóły na temat problemu lub zadasz pytanie w odpowiedzi na ten post, jestem pewien, że ja lub wielu innych tutaj chętnie przekażę Ci bardziej szczegółowe informacje. Powodzenia!