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Richtig sortierte Musikbibliothek Veröffentlicht am: 27.02.2007 12:14:48 Jeder der eine sehr große digitale Musikkollektion sein eigen nennt, kennt das Problem der Erstellung von Kategorien und Musiklisten. Ein Informatiker der Technischen Universität hat eine Software entwickelt die Rhythmusmuster erkennen und nach gleichartigen suchen kann. Im Rahmen seiner Diplomarbeit auf dem Forschungsgebiet "Music Information Retrieval" entwickelte Thomas Lidy Algorithmen, die für jeden Song in einer Datenbank ein eigenes Rhythmusmuster (rhythm pattern) und sogenannte Feature Sets berechnen. Ein Rhythmusmuster besteht aus bis zu 1.400 Features oder Zahlen, die die Musik beschreiben. Anhand der "patterns" kann der Computer nach Genres (z.B. Pop, Klassik, Worldmusic) klassifizieren und in klangliche Ähnlichkeiten einteilen. Dann wird der PC trainiert die Muster automatisch zu erkennen und zu bestehenden "patterns" zuzuordnen. Lidy: "Der Computer lernt dabei, wie so ein 'pattern' von einem Hip Hop- oder Rockstück tendenziell auszusehen hat. Die Software vergleicht sie miteinander und kann sie so einordnen." Man kann dies auch nutzen um Songs zu finden deren Namen man nicht kennt. Ein „richtig“ vorgesummtes Lied oder ein kurzer Mitschnitt reicht und der Rechner liefert das Ergebnis. Lidy und seine KollegInnen nehmen alljährlich am Wettbewerb der Konferenz teil und testen gemeinsam mit anderen WissenschafterInnen ihre Algorithmen anhand einer Benchmark-Musikdatenbank. Der beste Algorithmus erfährt bei der Musiksuche die höchste Trefferquote. Im Vorjahr konnte das Team der TU Wien bereits eine 74% Genre-Übereinstimmung für die gesuchten Stücke erreichen. Thomas Lidy wan |