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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

Igor Vatolkin und Dominik Köppl