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Burghardt, Manuel ; Lamm, Lukas

Entwicklung eines Music Information Retrieval-Tools zur Melodic Similarity-Analyse deutschsprachiger Volkslieder

Burghardt, Manuel and Lamm, Lukas (2017) Entwicklung eines Music Information Retrieval-Tools zur Melodic Similarity-Analyse deutschsprachiger Volkslieder. Lecture Notes in Informatics (LNI) 2017, pp. 87-99.

Date of publication of this fulltext: 10 Apr 2024 14:22
Article
DOI to cite this document: 10.5283/epub.58070


Abstract

Wir präsentieren einen Beitrag zum Einsatz computergestützter Methoden für die quantitative Untersuchung einer großen Sammlung symbolisch repräsentierter Melodien deutschsprachiger Volkslieder. Im Zuge dessen wurde ein Music Information Retrieval-Tool (MIR) konzipiert, mit dem gezielt nach Liedblättern anhand bestimmter Metainformationen (z.B. Jahr, Sangesort, etc.), bestimmter Wörter in den ...

Wir präsentieren einen Beitrag zum Einsatz computergestützter Methoden für die quantitative Untersuchung einer großen Sammlung symbolisch repräsentierter Melodien deutschsprachiger Volkslieder. Im Zuge dessen wurde ein Music Information Retrieval-Tool (MIR) konzipiert, mit dem gezielt nach Liedblättern anhand bestimmter Metainformationen (z.B. Jahr, Sangesort, etc.), bestimmter Wörter in den Liedtexten oder bestimmter Sequenzen innerhalb der monophonen Melodien gesucht werden kann. Darüber hinaus kann mit dem MIR-Tool untersucht werden, ob es bspw. wiederkehrende Muster oder melodische Universalien in deutschsprachigen Volksliedern gibt. Insgesamt stehen drei Repräsentationsebenen für Suchanfragen zur Verfügung: Die Suche nach konkreten Melodiefragmenten (Tonhöhe / Tondauer), die Suche nach Intervallfolgen und die Suche nach abstrakten Melodiekonturen im Parsons-Code. Eine zentrale Herausforderung für die Umsetzung eines solchen MIR-Tools mit mehreren Repräsentationsebenen ist die Wahl einer geeigneten melodic similarity-Komponente. Wir beschreiben die Implementierung verschiedener edit distance-basierter Ansätze und präsentieren die Ergebnisse einer Evaluationsstudie für die unterschiedlichen Implementierungen. Alle Algorithmen und Converter wurden als generische Toolbox umgesetzt und stehen unter der MIT open source-Lizenz für die Nachnutzung zur freien Verfügung.



Involved Institutions


Details

Item typeArticle
Journal or Publication TitleLecture Notes in Informatics (LNI)
Publisher:Gesellschaft für Informatik
Open Access Type:CC-License
Volume:2017
Page Range:pp. 87-99
Date2017
InstitutionsLanguages and Literatures > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Informatics and Data Science > Department Human-Centered Computing > Lehrstuhl für Medieninformatik (Prof. Dr. Christian Wolff)
Identification Number
ValueType
10.18420/in2017_05DOI
KeywordsMusic Information Retrieval , Melodic Similarity , Edit Distance , Ngrams
Dewey Decimal Classification000 Computer science, information & general works > 004 Computer science
StatusPublished
RefereedUnknown
Created at the University of RegensburgYes
URN of the UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-580704
Item ID58070

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