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Proseminar: Aktuelle Herausforderungen in der Musikdatenanalyse

Beschreibung

Die Musikdatenanalyse ist ein spannendes und interdisziplinäres Forschungsgebiet an der Schnittstelle zwischen Musikwissenschaft, Informatik, Signalverarbeitung und Statistik, welches in den letzten Jahren durch einen starken Zuwachs an Veröffentlichungen gekennzeichnet ist. Auch wenn einige Probleme mithilfe von enorm gestiegener Rechenleistung moderner PCs und mobiler Geräte als gelöst betrachtet werden können, bleiben immer noch zahlreiche Herausforderungen bestehen. Einige Aufgaben sind besonders schwierig (etwa Transkription polyphoner Stücke), andere haben hohe Anforderungen an die Effizienz (Echtzeit-Datenverarbeitung auf Hardware mit Ressourcen-Einschränkungen) oder benötigen benutzerfreundliche Algorithmen (wie interaktive Klassifikation). In diesem Proseminar werden ausgewählte Problemstellungen aus der aktuellen Forschung vorgestellt. Nach jedem Vortrag ist eine Diskussionsrunde vorgesehen, in der die Einschränkungen und Herausforderungen der Ansätze kritisch betrachtet werden sollen.

Organisation

Vorbesprechung

20.07.2021 14:00 - 15:00
https://tu-dortmund.zoom.us/j/91712422550?pwd=bnB4L0RDOHl5U09rYW9JZmpCMW9qUT09
Meeting-ID: 917 1242 2550
Kenncode: 523140

Anmeldung von Themenwünschen

(4 Prioritäten, per Email an igor.vatolkincs.tu-dortmund.de)
23.07.2021 ab 10:00

Termin (Wintersemester 2021/2022)

Dienstags 14:15 - 15:45
(1. Termin im Semester: 26.10.2021)

Ort

online via Zoom
(Raumangaben wurden per Email mitgeteilt)

Abgabetermine

Folien und Vorschlag für eine Diskussionsfrage oder Demo1 Woche vor dem Vortrag
Ausarbeitung11.01.2022
Feedback mit Korrekturvorschlägen 25.01.2022 01.02.2022
Gutachten zu einer anderen Ausarbeitung (Fragebogen) 25.01.2022 24.01.2022
Abgabe der korrigierten Ausarbeitung 15.02.2022 28.02.2022
Mitteilung der Note 07.03.2022

Zeitplan

Igor Vatolkin
#DatumThemaName(n)
E26.10.2021Schreiben von AusarbeitungenIgor Vatolkin
102.11.2021Originalität der künstlich generierten Musik
Folien
Leon Bartman
Maximilian Brügge
209.11.2021Evolutionäres Modell für Musikimprovisation
316.11.2021Erkennung von Genres in MIDIs
Folien
Jan David Martin Berens
Marvin Heintze
423.11.2021Klassifikation von Stimmungen mit Nutzerdaten
Folien
Kocou Aziabou
Nenad Kalicanin
530.11.2021Analyse von Schlagzeug-Loops mit GrooveToolbox
Folien
Mark Balfanz
Christian Jordan
607.12.2021Hierarchische Trennung von Instrumenten
Folien
Armin Peukert
Emilio Pielsticker
714.12.2021Erkennung von Instrumenten mit CNNs
Folien
Alhuseen Ali
David Oecking
821.12.2021Erkennung von Refrain in Liedtexten
Folien
Bent Fornalczyk
911.01.2022Analyse von Liedtextmerkmalen mit Bezug zur Psychologie
Folien
Mothana Alabed Alsomhi
Yazan Shaiah
1018.01.2022Diversität in Empfehlungssystemen
A25.01.2022Abschließende Besprechung

Material