Es gibt viele verschiedene Methoden und eine Fülle von Literatur zu diesem Thema aus einer Vielzahl von Perspektiven. Hier sind einige Highlights, die gute Ausgangspunkte für Ihre Suche sein könnten.
Wenn Ihr Hintergrund eher musikalischer als mathematischer oder rechnerischer Natur ist, interessieren Sie sich vielleicht für die Werke von David Cope. Die meisten seiner veröffentlichten Werke konzentrieren sich auf die Analyse klassischer Musikstücke, aber er hat ein privates Unternehmen namens rekombinant , das allgemeiner erscheint. Viele seiner Arbeiten verwendeten Musik als Sprachmodell, aber ich glaube, zumindest einige seiner jüngsten Arbeiten haben sich mehr auf das gesamte musikalische Genom verlagert . Er hat eine Menge Software online verfügbar , aber sie ist im Allgemeinen in Lisp geschrieben und einige können nur in verschiedenen Versionen von Apples Betriebssystem ausgeführt werden, obwohl einige unter Linux funktionieren sollten oder überall dort, wo Sie gängiges Lisp zum Ausführen bekommen können.
Die Analyse von Signalen und Musik im Allgemeinen war ein sehr beliebtes Problem beim maschinellen Lernen. In den Texten von Christopher Bishop zu Neuronalen Netzen für Mustererkennung und Mustererkennung und maschinelles Lernen gibt es eine gute Anfangsabdeckung . Hier ist ein Beispiel für ein MSc-Papier, das den Musikklassifizierungsteil enthält, aber eine gute Berichterstattung über die Merkmalsextraktion enthält. Der Autor zitiert mindestens einen der Bischofstexte und mehrere andere Quellen. Er empfiehlt auch mehrere Quellen für aktuellere Artikel zu den Themen.
Bücher, die mathematischer oder statistischer sind (zumindest aufgrund ihrer Urheberschaft, wenn nicht aufgrund ihres Inhalts):
Da ich Bishop und die rechnerische Perspektive des maschinellen Lernens erwähnte, würde ich nur die halbe Geschichte erzählen, wenn ich nicht vorschlagen würde, dass Sie einen Blick auf die neueren Elemente des statistischen Lernens (die zum kostenlosen legalen Download verfügbar sind) von Hastie werfen , Tibshirani und Friedman. Ich erinnere mich nicht, dass es in diesem Text speziell ein Beispiel für die Audioverarbeitung gibt, aber einige der behandelten Methoden könnten an dieses Problem angepasst werden.
Ein weiterer erwägenswerter Text ist Jan Berans Statistik in Musikwissenschaft . Dies bietet eine Reihe statistischer Werkzeuge speziell für die Analyse von Musikwerken und verfügt auch über zahlreiche Referenzen.
Wieder gibt es viele, viele andere Quellen da draußen. Vieles davon hängt davon ab, welchen Hintergrund Sie haben und mit welcher Herangehensweise Sie sich am wohlsten fühlen. Hoffentlich hilft Ihnen zumindest ein Teil davon ein wenig bei der Suche nach einer Antwort. Wenn Sie uns mehr über Ihren Hintergrund, zusätzliche Details zum Problem oder eine Frage als Antwort auf diesen Beitrag erzählen, bin ich sicher, dass ich oder viele der anderen hier Sie gerne auf spezifischere Informationen verweisen würden. Viel Glück!