Abschlussarbeit

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Instrumentenspezifische Musik-Quellentrennung

AutorInnen Planton, M.
Jahr 2021
Art der Arbeit Masterarbeit
Themenfeld Audiosignalverarbeitung
Schlagwörter Computermusik und Elektronische Musik, Klanganalyse, Klangfarbe, Machine Learning
Abstract Quellentrennung von Musik ist die Separierung einzelner Instrumentenspuren aus einer gemeinsamen Musikaufnahme. Die aktuell besten Methoden zur Musik-Quellentrennung verwenden ausnahmslos Neuronale Netze. Aktuell verwendete Netzwerkarchitekturen enthalten kein strukturelles Vorwissen über die Signalquellen, deren Signale aus dem musikalischen Mischsignal extrahiert werden sollen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob und wie eine Qualitätsverbesserung der Musik-Quellentrennung möglich ist, wenn Vorwissen bezüglich der vorhandenen Instrumente im Musiksignal in das Neuronale Netzwerk eingebracht wird. Mit noch besseren Methoden zur Quellentrennung von Musikinstrumenten ergeben sich unter anderem Anwendungen im Bereich der professionellen Audioproduktion wie Remixing, Upmixing, Einzelspuren aus Aufnahmen mit einem Hauptmikrofon erhalten, Verminderung von Mikrofon-Übersprechen (mic bleed) und feinere Kontrolle von Klangobjekten in einer Audiospur.
BetreuerInnen Höldrich, R.