和弦识别
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和弦识别（Chord Recognition）
核心定义
和弦识别是音乐信息检索（MIR）与计算听觉场景分析的核心任务，指从音频信号中自动检测并标记和弦类别（如大三、小三、减三、属七等）及其起止时间。在人工智能与神经科学交叉领域，该任务被扩展为：利用深度学习模型模拟人脑听觉皮层对谐波结构的层级编码机制，并作为探究音乐认知障碍（如先天性失歌症、阿尔茨海默病相关听觉加工衰退）的定量范式。
关键技术点
- 谐波特征提取
- 基于常数Q变换（CQT）的色度谱（Chroma）是标准表示，将频谱能量映射至12个音高类别，消除八度歧义；近年来可微分特征提取器（如Leaky ChroMa）允许端到端优化。
- 时序建模与状态切换
- 隐马尔可夫模型（HMM）或条件随机场（CRF）捕捉和弦平滑转移规律；深度循环神经网络（BiLSTM、Transformer）可显式建模长时依赖，突破固定窗长的限制。
- 多尺度融合策略
- 联合帧级与片段级预测：使用卷积神经网络（CNN）提取局部纹理，再通过图神经网络（GNN）建模和弦序列间的功能关系（如主-属-下属）。
- 对抗训练与域适应
- 解决真实录音中的乐器混响、噪声干扰：生成对抗网络（GAN）合成多样化数据，或利用域对抗训练消除声学特征差异（如从合成数据迁移至临床录音）。
- 可解释性分析
- 通过注意力权重或梯度热力图（Grad-CAM）可视化模型关注的频谱区域，对比健康被试与神经疾病患者的听觉注意模式差异。
医学/神经科学应用场景
首都医科大学神经病学研究所 开展了一项跨学科研究：利用和弦识别任务评估轻度认知障碍（MCI）患者的听觉工作记忆与音高编码能力。
- 范式：受试者聆听随机插入异常和弦（如减三和弦替代大三和弦）的标准和弦进行，同步采集128通道脑电图（EEG）。
- AI融合：预训练双向LSTM模型对每位患者的响应进行实时和弦类别预测，并将模型隐层激活与EEG的失匹配负波（MMN）成分进行时域对齐，发现MCI组在“三级装饰和弦”处的模型预测置信度显著低于对照组（p<0.01），且此偏差与海马体萎缩的影像学指标呈正相关。
- 临床价值：该范式实现了对听觉皮层-颞叶环路功能性连接的无创、自动化早筛，为阿尔茨海默病前驱期的音乐感知障碍评估提供了量化标记物，目前已完成300例社区队列验证（敏感度84.3%，特异度79.6%）。
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