===== Erkennung melodischer Muster an symbolischen Musikdaten =====

==== Beschreibung ====
Melodische Muster helfen dem Hörer eines Musikstückes, diesem besser zu
folgen, zum Teil assoziiert man das Stück mit diesen Mustern. In der
musikalischen Formenlehre haben Formen wie Motive oder Themen diese
Eigenschaften, jedoch folgen sie bestimmten Transformationsregeln. Bei
symbolischen Daten wurden bereits Ansätze wie evolutionäre Ketten, welche
verkettete Transformationen (A, A°, (A°)°, ((A°)°)° usw.) eines Musters
anhand der Editier-Distanz sucht, oder die Konturensuche (grafischer
Verlauf einer Tonfolge) von Mustern betrachtet.
 
In dieser Arbeit sollen zwei Ansätze mit dem Wissen zur Formenlehre
untersucht und verglichen werden. Der erste Ansatz baut auf der Anwendung
von Delta Encoding (Differenzen zwischen zwei Zeichen) und N-Grammen
(Textfragmente der Länge n) mit anschließendem Clustering auf. Der zweite
Ansatz basiert auf der Suche mittels Partikelschwärmen.

==== Typ ====
Bachelorarbeit.


==== Bearbeiter ====
Oliver Magiera (2017).


==== Betreuer ====
[[staff:vatolkin|Igor Vatolkin]] und [[staff:koeppl|Dominik Köppl]]