Цель статьи — познакомить читателя с современным состоянием дел в области автоматического анализа музыкальной гармонии. Мотивацией для исследований в этой области может являться создание автоматических систем рекомендации музыки, ориентированных на содержание (наподобие Pandora, но без ручного труда экспертов-музыковедов). Основное внимание уделено графическим вероятностным моделям как одному из наиболее перспективных подходов, но описываются и альтернативные методы. Рассмотрены работы, использующие марковские цепи, скрытые марковские модели, многоуровневые графические модели. Приведены как работы, моделирующие только гармонию — последовательности аккордов, в некоторых случаях и тональность, — так и работы, включающие в себя информацию о структуре анализируемого произведения (ритмической, голосовой).
информационный поиск музыки, рекомендательные системы, оценка схожести, графические модели, вероятностные модели, байесовский вывод, марковские цепи, скрытые марковские модели