Fakultät für Informatik
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Günter Rudolph: Seminar Analysemethoden zur Instrumenterkennung aus Musiksignaldaten (AMIE)

Analysemethoden zur Instrumenterkennung aus Musiksignaldaten

(Seminar 041418)

Sommersemester 2010

Prof. Dr. Günter Rudolph

Dipl.-Inform. Igor Vatolkin



Termin:    
Dienstag 16:15 - 18:00 OH14 / R304
Beginn Dienstag, 13.04.2010

Beschreibung:
Instrumenterkennung ist ein Forschungsfeld aus dem Bereich der Musikdatenanalyse (Music Information Retrieval, MIR). Das Ziel dieses Seminars ist es, Einblicke in unterschiedliche Algorithmen zu gewinnen, die für die Instrumenterkennung auf Basis von Audiosignalen angewendet wurden. Während die Erkennung der Instrumenten-Samples und Monophrasen einfacher zu bewältigen ist, ist die Anwendung auf polyphone Musikstücke weiterhin ein sehr komplexes Problem. Die Themen sind aus unterschiedlichen Publikationen entnommen und nach Jahren sortiert. Im Seminarvortrag und der Ausarbeitung sollen die Methoden erläutert und dann die Anwendungsfälle aus der angegebenen Literatur beschrieben werden.
Organisatorisches:
Die Teilnehmerzahl ist auf 12 Studierende begrenzt.
Anmeldungen werden ab sofort entgegen genommen, und zwar per e-mail an Igor Vatolkin. Bitte geben Sie dabei Ihre Themenwünsche (s.u.) mit den Prioritäten 1 - 5 an. Diese werden bei der Themenvergabe so weit wie möglich berücksichtigt. Nach Zuteilung der Themen werden individuelle Gesprächstermine vereinbart.

Für eine erfolgreiche Teilnahme am Seminar wird erwartet:
+ ein Vortrag (45 min.)
+ eine Ausarbeitung von ca. 20 Seiten im LNCS Format (Download) und
+ die aktive Teilnahme an allen Vorträgen.
Themen -->
01 Merkmalsanalyse bei der Erkennung von Holzblasinstrumenten24.11.2008Folien
02 Instrumentenerkennung mit Unabhängigkeitsanalyse und Hidden Markov Modellen
03 Phrasenerkennung mit Gaußschen Mischverteilungsmodellen
04 Instrumentenerkennung in polyphonen Musikstücken
05 Analyse der harmonischen und Rauschkomponenten bei Instrumentenklängen
06 Überlappungsanalyse bei Merkmalen für Instrumentenklassifikation
07 Unterstützung der Klassifikation durch manuelle Bezeichnung
08 Vergleich der Merkmale für Instrumentenerkennung
09 Erkennung der fehlerhaften Instrumentenbezeichnungen mithilfe der Suche nach Ausreißern
10 Analyse des Zeitverlaufs von Merkmalen für Instrumentenerkennung
11 Anwendung der evolutionären Methoden für Instrumentenerkennung
12 Schallquellentrennung und Nicht-negative Matrixzerlegung für polyphone Instrumentenanalyse
Literatur
Beschreibung der Themen: Download
Publikationen: Download


 
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