Tempoabschätzung von Musik mit k-NN Regression

Es wird ein Ansatz zur Tempoabschätzung aus musikalischen Stücken mit nahezu konstantem Tempo vorgeschlagen. Die Methode besteht aus drei Hauptschritten: Messung des musikalischen Akzentgrades als Funktion der Zeit, Periodizitätsanalyse und Tempoabschätzung. Neuartige Akzentmerkmale basierend auf der Chroma-Darstellung werden vorgeschlagen. Die Periodizität des Akzentsignals wird mithilfe der verallgemeinerten Autokorrelationsfunktion gemessen, gefolgt von der Tempoabschätzung mittels k-Nearest Neighbor Regression. Wir schlagen einen Resampling-Schritt vor, der auf einen unbekannten Periodizitätsvektor angewendet wird, bevor die nächsten Nachbarn gefunden werden. Dieser Schritt verbessert die Leistung der Methode erheblich. Die Tempoabschätzung wird als distanzgewichtetes Median der nächsten Nachbar-Tempi berechnet. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode signifikant bessere Tempoabschätzungen liefert als drei Referenzmethoden.