Методы оценки схожести музыкальных произведений позволяют реализовать полностью автоматическую рекомендательную систему для музыки, ориентированную на содержание (наподобие Pandora, но без ручного труда экспертов-музыковедов). В статье предлагается новый метод оценки схожести гармонии композиций на основе оригинальной графической вероятностной модели. Модель включает в себя информацию об аккорде и ладе для некоторого момента времени звучания композиции; мы вводим скрытую переменную, стиль, от которой зависит вероятность использования определенного аккорда в контексте определенного лада, и предлагаем сравнивать композиции как векторы-параметры распределений для стилей. По аналогии с некоторыми методами извлечения аккордов рассматриваемая модель не включает ни ритмическую информацию, ни зависимости между соседними аккордами. Описывается реализация модели в системе Infer.NET и осуществляется проверка модели на искусственных данных. Результат работы на реальных данных отрицателен, что свидетельствует о том, что
простые модели не подходят для задачи оценки схожести.
информационный поиск музыки, рекомендательные системы, оценка схожести, графические модели, вероятностные модели