Abschlussarbeit

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Automatische Erkennung von Liedabschnitten in Musikstücken

AutorInnen Wankhammer, A.
Jahr 2011
Art der Arbeit Diplomarbeit
Themenfeld Audiosignalverarbeitung
Schlagwörter Musikalische Akustik, Music Information Retrieval
Abstract Die automatische Erkennung von Liedabschnitten ist eine typische Problemstellung im Forschungsgebiet Music Information Retrieval (MIR). In dieser Diplomarbeit wird ein neuer Ansatz zur automatischen Bestimmung der inneren Struktur von Musikstücken präsentiert. Über die Detektion wiederkehrender Muster innerhalb einer über Taktabschnitte berechneten Self Distance Matrix (SDM), wird zunächst ein Profil aller sich wiederholenden Bereiche des untersuchten Musikstückes erstellt. Die finale Segmentierung des Stückes wird schließlich in mehreren Schritten unter Berücksichtigung aller zeitlichen Abhängigkeiten der gefundenen Bereiche festgelegt. Dank der neuartigen Methode, einen Mustererkennungs-Algorithmus zur Detektion wiederkehrender Strukturen innerhalb einer SDM einzusetzen, ist der Algorithmus weitestgehend unabhängig von spezifischen Charakteristika der untersuchten Matrix und liefert stabile Ergebnisse für ein breites Spektrum von Musikstücken. Das vorgestellte System wurde basierend auf einem weit verbreiteten Datensatz bestehend aus 13 Alben der Beatles evaluiert und die Evaluierungsergebnisse wurden mit fünf state-of-the-art Music Structure Discovery (MSD) Algorithmen verglichen. Dabei konnte gezeigt werden, dass der vor- gestellte Algorithmus für den verwenden Datensatz signifikant bessere Segmentierungs- Ergebnisse liefert als die in die Evaluierung eingebundenen Referenz-Systeme. In einem die Arbeit ergänzenden Experiment wurde zusätzlich analysiert welchen Einfluss es hat, wenn die zur Genre Klassifikation eines Liedes herangezogenen musikalischen Merkmale eines Stückes nur innerhalb repräsentativer Liedabschnitte extrahiert werden. Dabei konnten bei der Klassifikation sehr kurzer repräsentativer Abschnitte(< 10 Sekunden) signifikant bessere Klassifizierungs-Ergebnisse erzielt werden als beider Klassifikation zufällig gewählter Abschnitte derselben Länge. In den Klassifizierungsergebnissen längerer repräsentativer und zufällig gewählter Abschnitte zeigten sich hingegen keine signifikanten Unterschiede.
URL http://phaidra.kug.ac.at/o:11129
BetreuerInnen Sontacchi, A.