Department of Computer Science
Chair of Algorithm Engineering (Ls11)
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Ringvorlesung MusikDatenanalyse (WS 2022/23)

Ringvorlesung Musikdatenanalyse

(Wahlmodul INF-BSc-321; LSF 040341)

offen für Statistik, Informatik, Musik und Musikwissenschaft (TU Dortmund)

sowie Elektro- und Informationstechnik (Ruhr-Universität Bochum)

Wintersemester 2022/23



Termin:    
Freitag 10:15 - 11:45h SRG 1, R. 1.004
Beginn: Freitag, 14.10.2022


Zugang zum Moodle: click me!


Anmeldung zur 1. Klausur:
Per Email unter Angabe von
  1. Name
  2. Vorname
  3. Matrikelnummer
  4. Studiengang
Anmeldeschluss: 14 Tage vor dem Klausurtermin.

Klausurtermin:
Montag, 27.02.2023, 9:00 - 10:30h, OH14, E23.
Details zur Anmeldung folgen in Kürze.
Der 2. Klausurtermin ist für Ende März geplant.

Raumänderung!
Vorlesung SRG 1, 1.004
ÜbungSRG 1, 3.008

Zielgruppen:
Im Wintersemester 2022/23 wird die Veranstaltung Musikdatenanalyse zum fünften Mal stattfinden, und zwar wöchentlich (2V + 1Ü). Die Vorlesung wird in Präsenz präsentiert. Die Übung findet stets im Anschluss an die Vorlesung statt. Am 1. Termin erfolgt in der Vorlesung und Übung eine Einführung in die Tools Octave und R.

Die Veranstaltung wird von mehreren Fakultäten gemeinsam realisiert, nämlich den Fakultäten für Informatik, Kunst- und Sportwissenschaften (Institut für Musik und Musikwissenschaft) und Statistik der TU Dortmund sowie der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Ruhr-Universität Bochum.

Die Veranstaltung ist für Bachelor-Studierende mit der entsprechenden Vorbildung geeignet. In manchen Studiengängen ist auch eine Teilnahme für Master-Studierende vorgesehen. Bitte konsultieren Sie Ihre Prüfungsordnung und ggf. Ihren Prüfungsausschuss.
Beschreibung:
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, Musikdaten digital zu bearbeiten, analysieren und auf dieser Basis Anwendungen zu entwickeln.

Die Veranstaltung gliedert sich in die folgenden Kapitel:

TerminThemaDozenten
14.10.2022Einführung; Tutorial Octave; Tutorial RWeihs; Nagathil; Ligges
21.10.2022Das Musiksignal IEbeling
28.10.2022Das Musiksignal II; Musikalische StrukturenEbeling
04.11.2022Digitale Signalverarbeitung IMartin
11.11.2022Digitale Signalverarbeitung II; Signalbasierte MerkmaleNagathil
18.11.2022Digitale Darstellung von Musik; Nicht-signalbasierte MerkmaleRudolph; Vatolkin
25.11.2022Statistik mit MusikdatenWeihs
02.12.2022Überwachte Klassifikation mit MusikdatenWeihs
09.12.2022Merkmalsbearbeitung und -auswahlVatolkin
16.12.2022Bewertung von ModellenWeihs, Vatolkin
23.12.2022SegmentierungLigges
13.01.2023Transkription: VernotungLigges
20.01.2023Computer-basierte Modellierung von HörerlebenEgermann
27.01.2023Automatische KompositionOstermann
03.02.2023FMP Notebooks: Interaktives Lehren und Lernen der Digitalen MusikverarbeitungMüller



Organisatorisches:
In den Übungen werden u.a. die Tools Octave und R eingesetzt. Sie sollten sich diese Tools deutlich vor der 1. Veranstaltung auf Ihrem Rechner installieren.
Hier sind die Links zu diesen Werkzeugen:
  • Octave (bitte installieren Sie auch das signal und control package)
  • R

Weitere Informationen finden Sie dann zu gegebener Zeit im Moodle.



 
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