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 und Rahmenbedingungen

Ziele
  • Lesen einer aktuellen Veröffentlichung zum vorgebenen Thema (es ist möglich, Prioritäten nach der Vorbesprechung abzugeben)
  • Literaturrecherche zu Grundlagen, welche in der Veröffentlichung in der Regel nur sehr knapp behandelt werden
  • Vortrag während des Präsenztermins
  • Abgabe einer schriftlichen Ausarbeitung zum vorgegebenen Termin sowie einer Überarbeitung nach Verbesserungsvorschlägen
  • Zusammenarbeit (die Themen werden zu zweit bearbeitet; es besteht jedoch die Möglichkeit, sich individuell bewerten zu lassen)
  • Beteiligung an Diskussionen nach dem Vortrag
  • Erstellung eines „Mini“-Gutachtens einer anderen Ausarbeitung
Voraussetzungen für Leistungsnachweis
  • Teilnahme an allen Präsenzterminen
  • Teilnahme an einem externen Präsentationskurs
  • Durchführung des Vortrags
  • Abgabe der Ausarbeitung
  • Abgabe des „Mini“-Gutachtens
Vorgehen bei Präsenzterminen
  • 40 Min: Vortrag
  • ca. 10 Min: inhaltliche Fragen
  • ca. 15 Min: konstruktive Kritik
  • ca. 15 Min: Live-Demo oder Diskussion zu der vorgestellen Frage
  • ca. 10 Min: Allgemeine Diskussion zum Thema „Einschränkungen und Herausforderungen des vorgestellten Ansatzes“

Terminübersicht

Vorbesprechung
  • 14.07.2022 14:00 - 15:00
  • online via Zoom (der Link wird den Teilnehmenden bekannt gegeben)
Anmeldung von Themenwünschen
  • 15.07.2022 ab 14:00
  • (4 Prioritäten, per Email an igor.vatolkincs.tu-dortmund.de)
Veranstaltungstermin (Wintersemester 2022/2023)
  • Donnerstags 14:15 - 15:45
  • 1. Termin im Semester: 20.10.2022
Ort
  • Otto-Hahn-Str. 14, Raum 202 (Vorträge) / online (Einführung)
Abgabetermine und Feedback zur abgegebenen Ausarbeitung

Folien und Vorschlag für eine Diskussionsfrage oder Demo1 Woche vor dem Vortrag
Ausarbeitung09.01.2023
Feedback mit Korrekturvorschlägen 30.01.2023
Gutachten zu einer anderen Ausarbeitung (Fragebogen) 30.01.2023
Abgabe der korrigierten Ausarbeitung 22.02.2023

Zeitplan

#DatumThemaName(n)
E20.10.2022Schreiben von Ausarbeitungen (online)Igor Vatolkin
E26.10.2022
16:15
Einführungskurs in die Literaturrecherche für Proseminare
(online; Termin an einem Mittwoch um 16:15!)
Lukas Lerche
117.11.2022(ab hier vor Ort!)
Inception-Architektur für die Tonarterkennung
Folien
Lukas Gründer
Hoa-Binh Phan
224.11.2022Angleichen von Audio zu Liedtexten
Folien
Katharina Berbert
Ariane Blank
301.12.2022Erkennung der gesungenen Sprache
Folien
Anastasiia Kulyani
Anton Shadrin
415.12.2022Optische Musikerkennung mit neuronalen Netzen
Folien
Jonas Kramer
Sven Dominik Wagner
512.01.2023Modellierung der Ähnlichkeit zwischen Interpreten
Folien
Lukas Dankwart
Ben Laurenzis
619.01.2023Modellierung der Beat-VerteilungMelek Beril Sargut
Christoph Spickermann
726.01.2023Nutzerstudie zur Diversität in MusikempfehlungslistenAlhasan Ali
Quinn Gasch
8

A
02.02.2023Untersuchung der Rolle von Reihenfolge in Playlisten

Abschließende Besprechung
Jonathan Leonhardt
Ali Özgür Tezcan

Material

 
Last modified: 2023-01-19 19:56 by Igor Vatolkin
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