====== Fachprojekt Musikinformatik im Sommersemester 2024 ======

| Veranstalter | **[[http://ls11-www.cs.tu-dortmund.de/people/rudolph/|Günter Rudolph]]** |
| Dozent     | **[[staff:ostermann|Fabian Ostermann]]** |
| Modul        | **[[https://cs.tu-dortmund.de/storages/cs/r/Informatik/Studiendekanat/Modulhandbuecher/BSc_Inf_AngInf/Inf/WP-Fachprojekte/INF-BSc-275.pdf|INF-BSc-275]]** (Bachelor Informatik / Angew. Informatik) |
| Veranstaltungsnummer | **040280** |
| Kontakt | **[[fabian.ostermann@tu-dortmund.de|fabian.ostermann@tu-dortmund.de]]** |

=== Beschreibung ===

Die **Musikinformatik** befasst sich mit der rechnergestützten Verarbeitung und Analyse von
Musikdaten, d.h. Audiosignalen, Frequenzbildern, digitalen Partituren, MIDI-Daten, uvm.
In diesem Fachprojekt werden Methoden des Forschungsfelds **Music Information Retrieval** (MIR) besprochen und praktisch angewendet.
MIR zielt auf die automatisierte Informationsgewinnung (z.B. Akkordbestimmung, Temposchätzung, Instrumentenerkennung) und die Klassifikation (z.B. Interpretenerkennung, Gerneklassifikation, Cover song detection) von Musikstücken ab.

Im ersten Teil des Projekts sollen robuste Klassifikationsmodelle mithilfe von überwachten Lernverfahren der künstlichen Intelligenz (u.a. Entscheidungsbäume, neuronale Netze) auf vorgegebenen Datensätzen trainiert werden.
Die objektive Evaluation der erzeugten Modelle (z.B. durch Signifikanztests) stellt dabei eine besondere Herausforderung dar.

Im zweiten Teil des Projekts soll eine selbstgewählte Aufgabenstellung erarbeitet und selbständig gelöst werden. Diese kann sich an klassischen MIR-Aufgaben orientieren (z.B. automatische Transkription) oder solche kombinieren und erweitern (z.B. individuelles Empfehlungssystem oder auch digitale Audioeffekte).
Alternativ kann hier auch die kreative Erzeugung von Musikdaten (z.B. automatische Komposition von Musikstücken mit einem heuristischen Regelsystem oder Erzeugung von Audiosamples mit generativen neuronalen Netzen) in den Mittelpunkt gerückt werden.


==== Hinweise ====
    * Grundsätzlich ist **keine Musikvorerfahrung** (wie Notenlesefähigkeiten oder Beherrschung eines Instruments) erforderlich.
    * Kenntnisse der Inhalte aus dem Modul DAP1 werden vorausgesetzt. Gute algorithmische Fähigkeiten und die Kompetenz an komplexeren Softwareprojekten zu arbeiten (vgl. SWK und SoPra) sind empfehlenswert.
    * Die Erarbeitung der Projekte erfolgt in 2er-Teams. Der Wille zu einer strukturierten und engagierten Arbeit in der Gruppe ist demnach grundlegend für eine erfolgreiche Teilnahme.
    * Wir arbeiten hauptsächlich mit der Programmiersprache //Python//, sowie in Teilen auch mit //Java//-Anwendungen.


==== Ort und Zeit ====
  * Termin und Ort: 
    * Dienstags, 12:15 - 15:45 Uhr
    * Otto-Hahn-Straße 14, Raum 204 (CI-Labor am Lehrstuhl 11)

==== Zeitplan ====

| KW | VW | Datum | Inhalt |
| 15 | 1 | **9. April 2024** | **Kick-Off** |
| 16 | 2 | 16. April 2024 | Einführungsprojekt |
| 17 | 3 | 23. April 2024 | Einführungsprojekt |
| 18 | 4 | 30. April 2024 | Einführungsprojekt |
| 19 | 5 | 7. Mai 2024 | **Abschluss Einführung / Beginn Hauptprojekt** |
| 20 | 6 | 14. Mai 2024 | Hauptprojekt |
| 21 | 7 | 21. Mai 2024 | Hauptprojekt |
| 22 | 8 | 28. Mai 2024 | Hauptprojekt |
| 23 | 9 | 4. Juni 2024 | Hauptprojekt |
| 24 |10 | 11. Juni 2024 | Hauptprojekt |
| 25 |11 | 18. Juni 2024 | **Zwischenpräsentation** |
| 26 |12 | 25. Juni 2024 | Hauptprojekt   |
| 27 |13 | 2. Juli 2024 | Hauptprojekt   |
| 28 |14 | 9. Juli 2024 | Hauptprojekt   |
| 29 |15 | **16. Juli 2024** | **Abschlusspräsentationen** |

KW = Kalenderwoche,
VW = Veranstaltungswoche



==== Literatur ====

  * Proceedings of the [[https://www.ismir.net/conferences/|ISMIR  conference]] (International Society of Music Information Retrieval)
  * Website der Dortmunder [[https://sig-ma.de/|SIGMA]]-Gruppe (Special Interest Group on Music Data Analysis)
  * Textbuch zur Ringvorlesung //Musikdatenanalyse//: [[https://katalog.ub.tu-dortmund.de/id/ir01388a:ubd.lobid:99371994960106441|Music data analysis]] (2017)
  * Proceedings of the [[https://aimusiccreativity.org/conferences/|AI music creativity conference]]

//Hinweis: Alle Bücher dieser Liste können als PDF-Version über die Universitätsbibliothek aus dem Intranet (oder über VPN) der TU Dortmund heruntergeladen werden.//