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Identifikation und Klassifikation von Musikinstrumentenklängen in monophoner und polyphoner Musik

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Open Access CC BY 4.0

Identifikation und Klassifikation von Musikinstrumentenklängen in monophoner und polyphoner Musik

Gunnar Eisenberg (Autor)

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Durch die rasante Entwicklung im Bereich der Netzwerk- und Speichertechnologien sind heutzutage große Multimediadatenbanken mit umfangreichen Musik- und Klangarchiven für eine breite Anwenderschicht verfügbar geworden. Um derartige Multimediadatenbanken über klassische, textbasierte Funktionen verwalten zu können, müssen die einzelnen Inhalte mit inhaltsbeschreibenden Metadaten annotiert sein. Vor allem in den offenen Datenbanken des Internets ist dies allerdings nur selten der Fall, so dass viele der multimedialen Inhalte von aktuellen textbasierten Suchmaschinen nicht erfasst werden können.
Algorithmen der semantischen Datensuche lösen dieses Problem, da sie eine inhaltsbezogene Datensuche in Multimediadaten mit einer automatischen Metadatengewinnung erlauben. Die Identifikation und Klassifikation von Musikinstrumentenklängen in monophoner und polyphoner Musik stellt in diesem Zusammenhang ein Spezialgebiet dar, bei dem Metadaten über die Instrumentierung von Musikstücken oder die Ursprungsinstrumente von Klängen gewonnen werden können.
Für Multimediadatenbanken und Internetsuchmaschinen erlauben Metadaten die Formulierung von Ähnlichkeitsabfragen und inhaltsbezogene Suchanfragen für Musikstücke bezüglich der verwendeten Instrumentierung. Weiterhin ergeben sich im Bereich der Tonstudiotechnik neue Möglichkeiten wie die klangbasierte Verwaltung von Klangdatenbanken oder das automatische Doppeln von Tonspuren mit ähnlich klingenden Instrumenten.
Dieses Buch beleuchtet die Identifikation und Klassifikation von Musikinstrumentenklängen in monophoner und polyphoner Musik. Hierfür werden alle relevanten musikalischen Phänomene sowie die physikalischen Eigenschaften von Musikinstrumenten bezüglich der hieraus resultierenden Klangeigenschaften ausgiebig betrachtet. Weiterhin werden verschiedene technische Verfahren zur Merkmalsextraktion und Klassifikation erläutert und analysiert sowie verschiedene Implementierungen vorgestellt, die mit umfangreichen Tests ausgewertet werden.

ISBN-13 (Printausgabe) 3867278253
ISBN-13 (Printausgabe) 9783867278256
ISBN-13 (E-Book) 9783736928251
Sprache Deutsch
Seitenanzahl 222
Auflage 1 Aufl.
Band 0
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort TU Berlin
Erscheinungsdatum 10.12.2008
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Informatik
Elektrotechnik
Schlagwörter Music Information Retrieval, Audio Content Analysis, Data Mining, Semantische Datensuche, Semantic Web, Merkmalsextraktion, Mustererkennung, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung.