Musikinformatik befasst sich mit der rechnergestützten Verarbeitung und Analyse von unterschiedlichen Musikdaten: Audiosignalen, digitalen Partituren, Playlisten, Metadaten usw. Für zahlreiche Anwendungsszenarien, etwa Musikempfehlung, Instrumentenerkennung, Segmentierung, automatische Transkription werden Algorithmen aus den Bereichen Data Mining, künstliche Intelligenz, statistische Datenanalyse eingesetzt. In diesem Fachprojekt werden in kleinen Gruppen Teilprojekte implementiert, welche ein bestimmtes Ziel verfolgen, wie die Optimierung von Merkmalsextraktion, Erkennung von unterschiedlichen Musikkategorien (z.B. Genres, Emotionen, Instrumente, Segmentübergänge) mithilfe von überwachter Klassifikation (z.B. Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke), mehrkriterielle Bewertung von Klassifikationsmodellen.

• Anforderungen:
  • Programmierkenntnisse (DAP1)
  • Musikerfahrung wie das Spielen von Instrumenten oder Notenkenntnisse sind grundsätzlich nicht erforderlich!
  • Bereitschaft, sich je nach Teilprojekt mit unterschiedlichen Sprachen auseinander zu setzen (Java, Python, MATLAB)
• Maximale Teilnehmerzahl:
  • 18

• Termin und Ort:
  • Montags, 14:15-17:45 Uhr, voraussichtlich online. (Hinweis: Trotzdem Anwesenheitspflicht!)
• Einführung:
  • TBA
• Zusätzliche Termine für Nutzung des MINF-Labors:
  • Nur nach Absprache

Philipp Ginsel
Igor Vatolkin
Günter Rudolph