Stephan Hübler Knihy

Die zeitliche Struktur von Musik, zusammengefasst im Begriff Rhythmus, wird in dieser Arbeit durch die automatische Analyse auf Signal- und symbolischer Ebene untersucht. Die entwickelten Algorithmen und Modelle dienen der Genreerkennung, der Sortierung von Musik nach rhythmischer Ähnlichkeit und der Transkription von Schlagzeugaufnahmen. Dabei werden Verbindungen zur Sprache hergestellt. Die Anschläge der Instrumente im Musiksignal sind entscheidend für die zeitliche Charakterisierung. Verschiedene Algorithmen zur automatischen Erkennung dieser Anschläge werden präsentiert und anhand der umfangreichen R60-Datenbank evaluiert. Die ermittelten Anschlagsabstände ermöglichen die Erstellung von Histogrammen, die eine metrische Beschreibung des Musiksignals bieten. Auf dieser Basis kann eine Abspielliste generiert werden, die rhythmisch ähnliche Titel empfiehlt. Der Rhythmus in westlicher populärer Musik wird stark vom Schlagzeug beeinflusst. Die Transkription von Trommeln und Becken wird behandelt, wobei die nicht zufällige Anordnung der Instrumente auf der symbolischen Ebene modelliert wird, ähnlich einem Sprachmodell in der Spracherkennung. Erstmals wird die Verwendung von gewichteten endlichen Automaten in der Musik vorgestellt, wobei ein Takt durch die Abfolge gespielter Noten charakterisiert wird. Die Plausibilität des Modells wird durch ein Experiment zur Genreerkennung untermauert.