Grohganz, Harald G.: Algorithmen zur strukturellen Analyse von Musikaufnahmen. - Bonn, 2015. - Dissertation, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn.
Online-Ausgabe in bonndoc: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5n-39371
@phdthesis{handle:20.500.11811/6434,
urn: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5n-39371,
author = {{Harald G. Grohganz}},
title = {Algorithmen zur strukturellen Analyse von Musikaufnahmen},
school = {Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn},
year = 2015,
month = mar,

note = {Eine sinnvolle Beschreibung von Musik und insbesondere von Musikaufnahmen durch maschinelle Verfahren ist eine große Herausforderung für das junge Forschungsgebiet des Music Information Retrieval. Einige Aspekte der Harmonik und Rhythmik sowie deutliche Wiederholungsstrukturen können maschinell ermittelt und für die strukturelle Segmentierung verwendet werden, also ein Musikstück nach musiksyntaktischen Gesichtspunkten in zeitliche Abschnitte unterteilen. Bei der Konzeption solcher Algorithmen bewegen wir uns in einem Übergangsbereich zwischen Informatik und Musikwissenschaft, bei dem die Ansätze des Information Retrieval schnell an ihre Grenzen stoßen.
In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit global wirkenden Ansätzen sowohl zur automatischen Analyse der einem Musikstück zugrundeliegenden Struktur als auch zur Extraktion rhythmischer Informationen, die ebenfalls eine strukturelle Komponente darstellen. Nach einer Vorstellung einiger Grundlagen der automatischen Musikstrukturanalyse führen wir eine kritische Diskussion über die häufig zur maschinellen Evaluation verwendeten Methodik. Anschließend präsentieren wir einige methodische und algorithmische Beiträge wie neuartige Verfahren sowohl zur Konvertierung von wiederholungsbasierten in homogenitätsbasierte Strukturen als auch zur nachträglichen Korrektur des Ergebnisses von Methoden zur automatischen Rhythmus-Transkription. Diese Verfahren berücksichtigen stets das gesamte Musikstück und zeigen sich daher robuster gegenüber lokalen Störungen als andere vergleichbare Ansätze. Weiterhin beinhaltet die Vorstellung unserer Verfahren sowohl eine mathematisch-theoretische Fundierung als auch Angaben zu unserer Implementierung. Systematische Evaluationen werden zum einen qualitativ auf ausgewählten Beispielen und zum anderen quantitativ auf bekannten Datensätzen durchgeführt.
Mittels Schuberts »Winterreise« als Fallstudie zeigen wir neben einer Verbesserung technischer Merkmale eine Verbindung von maschinellen Ansätzen zur strukturellen Segmentierung mit den Erkenntnissen der Musiktheorie auf und tragen damit zu weitergehenden Forschungen im Bereich einer musikalisch fundierten Segmentierung bei. Diesem Ziel dienen auch die neuartigen Visualisierungen etwa des harmonischen Aufbaus eines Musikstückes und die Entwicklung interaktiver Benutzerschnittstellen in verschiedenen Programmiersprachen.
Die vorgestellten Techniken und Algorithmen können bei der Verbesserung einer Vielzahl von Anwendungen eine Rolle spielen, zu denen sowohl Navigation und Interaktion in Musikdatenbanken als auch ein intuitiver Zugang zu komplexen Musikstücken zählen. Als Teil der Signalanalyse und -verarbeitung kann eine im obigen Sinne sinnvolle strukturelle Segmentierung ihren Beitrag nicht nur zur Verbesserung musikalischer Merkmale, sondern auch ähnlicher Probleme in angrenzenden Disziplinen leisten.},

url = {http://hdl.handle.net/20.500.11811/6434}
}

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