Транспонирование аккордов:
Описание: транспонирование последовательности аккордов на указанное количество полутонов.
Пример кода (Python):

def transpose_chords(chords, semitones):
   transposed_chords = []
   for chord in chords:
       transposed_chord = transpose_single_chord(chord, semitones)
       transposed_chords.append(transposed_chord)
   return transposed_chords

def transpose_single_chord(chord, semitones):
   # Code to transpose a single chord by the specified number of semitones
   # ...
   return transposed_chord

# Usage example
chords = ['C', 'G', 'Am']
semitones = 2
transposed_chords = transpose_chords(chords, semitones)
print(transposed_chords)  # Output: ['D', 'A', 'Bm']

Генерация мелодии с использованием цепей Маркова:
Описание: создание мелодии с использованием цепей Маркова, где вероятности перехода между нотами зависят от предыдущих нот.
Пример кода (Python):

import random

def generate_melody(markov_chain, length):
   melody = []
   current_note = random.choice(list(markov_chain.keys()))
   for _ in range(length):
       melody.append(current_note)
       next_notes = markov_chain[current_note]
       current_note = random.choice(next_notes)
   return melody

# Usage example
markov_chain = {
   'C': ['D', 'E', 'G'],
   'D': ['E', 'G', 'A'],
   'E': ['G', 'A', 'C'],
   'G': ['A', 'C', 'D'],
   'A': ['C', 'D', 'E']
}
melody_length = 8
melody = generate_melody(markov_chain, melody_length)
print(melody)  # Output: ['C', 'D', 'E', 'G', 'A', 'C', 'D', 'E']

Распознавание аккордов с помощью машинного обучения:
Описание: использование методов машинного обучения для распознавания аккордов из аудиосэмплов.
Пример кода (Python):

# Code example: Chord recognition using a pre-trained machine learning model
# ...
# Example usage
audio_path = 'path/to/audio/sample.wav'
chords = recognize_chords(audio_path)
print(chords)  # Output: ['C', 'G', 'Am']