Rhythmische Musikanalyse und -erkennung
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Die zeitliche Struktur von Musik wird unter dem Begriff Rhythmus zusammengefasst. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Analyse von Rhythmus in Musik, sowohl auf der Signal- als auch auf der symbolischen Ebene. Die präsentierten Algorithmen und Modelle können für die Erkennung des Musikgenres, die Sortierung von Musik anhand rhythmischer Ähnlichkeit und für die Transkription von Schlagzeugaufnahmen verwendet werden. An geeigneter Stelle werden Verbindungen zur Sprache hergestellt.Die Anschläge der Instrumente im Musiksignal sind wichtiger Ausgangspunkt für die z...
Die zeitliche Struktur von Musik wird unter dem Begriff Rhythmus zusammengefasst. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Analyse von Rhythmus in Musik, sowohl auf der Signal- als auch auf der symbolischen Ebene. Die präsentierten Algorithmen und Modelle können für die Erkennung des Musikgenres, die Sortierung von Musik anhand rhythmischer Ähnlichkeit und für die Transkription von Schlagzeugaufnahmen verwendet werden. An geeigneter Stelle werden Verbindungen zur Sprache hergestellt.Die Anschläge der Instrumente im Musiksignal sind wichtiger Ausgangspunkt für die zeitliche Charakterisierung von Musik. In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Algorithmen für die automatische Erkennung der Anschläge aus dem Musiksignal vorgestellt und diese auf der umfangreichen, im Zuge dieser Arbeit erstellten, R60-Datenbank evaluiert. Über die Abstände der ermittelten Anschläge können Anschlagsabstandshistogramme erstellt werden, welche eine metrische Beschreibung des Musiksignals ermöglichen. Auf der Grundlage der Histogramme ist die automatische Erstellung einer Abspielliste, welche für einen Anfragetitel rhythmisch ähnliche Titel empfiehlt, möglich.Der Rhythmus in westlicher populärer Musik ist wesentlich durch das Schlagzeug geprägt. Es wird die Transkription von Trommeln und Becken eines Schlagzeugs vorgestellt. Weil die zeitliche Anordnung der Trommeln und Becken nicht zufällig ist, kann ihre Abfolge auf der symbolischen Ebene, ähnlich dem Sprachmodell aus der Spracherkennung, modelliert werden. Erstmalig wird dafür die Verwendung von gewichteten endlichen Automaten im Bereich der Musik vorgestellt. Ausgangspunkt ist die Überlegung, dass ein Takt durch die Abfolge der gespielten Noten gekennzeichnet ist. Die Plausibilität des Modells wird anhand eines Experiments zur Genreerkennung gezeigt.
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