Veranstaltung | Wochentag | Termin | Ort |
044584 | Dienstag | 10:15 - 12:00 | GB4/R113 |
Wohl kaum eine Errungenschaft der Informatik nach der Einführung des World Wide Web hat eine so rasante Verbreitung gefunden, wie der Zugriff auf Musik als Dateien, der durch den "Moving Pictures Expert Group Audio Layer 3" (MPG3) von Karlheinz Brandenburg und Kollegen ermöglicht wird. Die Tauschbörse Napster hatte 80 Mio. Benutzer, die Börse KaZaA bietet 500 Mio. Musikstücke an, private Sammlungen umfassen in der Grövon 10000 Stücken. Das Speichern und Abspielen von Musik gelingt bereits in guter Qualität, kann aber durch weitere Untersuchungen des menschlichen Hörens und der Akustik vielleicht noch verbessert werden.
Für musikwissenschaftliche Analysen der Komposition wird meist das Notensystem MIDI gewählt, da hier vom Klang abstrahiert werden kann. Der Artikel von Kuhlmann et al. in diesem Heft behandelt den musiktheoretischen Zugang zu Computer-gestützter Musik.
Die Auseinandersetzung mit den tatsächlichen Audiodaten stellt eine Herausforderung dar. So wie Texte schwieriger zu behandeln sind als strukturierte Daten, stellen Musikdaten wiederum zusätzliche Aufgaben zu denen des Text Retrievals. Das Gebiet des Music Information Retrieval deckt eine Fülle von Themen ab. Anfragen an Musikdatenbanken können über die eindeutige Kennzeichnung (ID3 tag) oder auch über die Ähnlichkeit mit einer gesummten Melodie (query by humming) erfolgen. Die Indexierung der Daten erfolgt über Metadaten, die in das MPG-Format integriert sind, gearbeitet wird an der automatischen Indexierung anhand der Audiodaten. Systeme zur Organisation persönlicher Musiksammlungen und zur Empfehlung von Musikstücken verwenden meist sowohl die Audiodaten als auch die Metadaten. Es können auch Liedtexte und Informationen über Interpreten einbezogen werden. Grundlage der Empfehlung sowie der Strukturierung ist stets ein Ähnlichkeitsmaß, das seinerseits die Extraktion von Merkmalen aus den Audiodaten voraussetzt.
Beginn des Seminars ist der Semesterbeginn, es soll aber bereits zu Beginn eine eigene Literaturrecherche zu den Themen
Datum | Titel | Vortragender |
---|---|---|
16.05.2006 |
Low Level Descriptoren Artikel: Towards the Next Generation of Recommender Systems.pdf |
Anne Scheidler |
16.05.2006 | Rhythmus, Takt | Anna Schulze |
23.05.2006 | lernende Extraktion | Davud Colakovich |
30.05.2006 | Klassifikation | Michael Günnewig |
13.06.2006 | MiR (Stimmextraktion) | Deniel Sakic |
20.06.2006 | Playlists |
Raffael Joliet |
27.06.2006 | Visualisierung | Maxim Zaks |
04.07.2006 | Empfehlungen | Andreas Kaspari |
11.07.2006 | Abschluss |