초록
음악 장르를 설명하는 것은 어렵습니다: 스타일, 음악 기법, 역사적 맥락 등 많은 요소가 관련되어 있습니다. 일부 장르는 심지어 중복되는 특성을 가지고 있습니다. 음악 장르와 화성 구조의 관계를 더 잘 이해하기 위해, 우리는 수천 곡의 인기 있는 브라질 노래에 대한 화음 데이터를 수집했습니다. 여기서 '인기 있는'은 MPB(브라질 대중 음악)라는 장르만을 의미하지 않고, 브라질 사례에서 고려된 9개의 다른 장르를 포함합니다. 본 연구의 주요 목표는 화음 데이터에서 화성적으로 관련된 특징을 추출하고 엔지니어링하며, 이를 사용하여 브라질 대중 음악 장르를 분류하여 화성적 관계와 브라질 장르 간의 연결을 설정하는 것입니다. 또한 데이터 획득 방법의 일반화를 강조하여 이 연구의 재현 및 직접적인 확장을 가능하게 합니다. 우리의 최종 모델은 여러 분류 트리의 조합으로, 이를 랜덤 포레스트 모델이라고도 합니다. 우리는 화음 요소에서 추출한 특징이 브라질 사례에서 음악 장르를 만족스럽게 예측할 수 있으며, Spotify API에서 얻은 특징 역시 가능하다는 것을 발견했습니다. 본 연구에서 고려된 변수들은 또한 그것들이 어떻게 각 장르와 관련되는지를 직관적으로 보여줍니다.