PHALAR은 시간 정보를 활용하여 기존 모델보다 최대 약 70%의 상대적 정확도 향상을 달성하는 프레임워크입니다. 학습된 스펙트럼 풀링 레이어와 복소수 헤드를 사용하여 피치와 위상에 대한 편향을 적용합니다. MoisesDB, Slakh, ChocoChorales에서 새로운 검색 상태 기술을 확립하고 인간의 일관성 판단과 높은 상관관계를 보입니다.