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Computational Reconstruction of Cognitive Music Theory

机译：认知音乐理论的计算重构

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In order to obtain a computer-tractable model of music, we first discuss what conditions the music theory should satisfy from the various viewpoints of artificial intelligence and/or other computational notions. Then, we look back on the history of cognitive theory of music, i.e., various attempts to represent our mental understandings and to show music structures. Among which, we especially pay attention to the Generative Theory of Tonal Music (GTTM) by Lehrdahl and Jackendoff, as the most promising candidate of cognitive/computational theory of music. We briefly overview the theory as well as its inherent problems, including the ambiguity of its preference rules. By our recent efforts, we have solved this ambiguity problem by assigning parametrized weights, and thus we could implement an automatic tree analyzer. After we introduce the system architecture, we show our application systems.
机译：为了获得计算机可处理的音乐模型，我们首先从人工智能和/或其他计算概念的各个角度讨论音乐理论应满足的条件。然后，我们回顾音乐的认知理论的历史，即代表我们的心理理解并展示音乐结构的各种尝试。其中，我们特别关注Lehrdahl和Jackendoff提出的音调生成理论（GTTM），它是最有前途的认知/计算音乐理论候选人。我们简要概述了该理论及其固有问题，包括其偏好规则的歧义。通过我们最近的努力，我们已经通过分配参数化的权重解决了这个歧义性问题，因此我们可以实现一个自动树分析器。介绍完系统架构后，我们将展示我们的应用系统。

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