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FP7

RhythMus Ergebnis in Kürze

Project ID: 328379
Gefördert unter: FP7-PEOPLE
Land: Türkei

Neuartige computergestützte Werkzeuge zur besseren Analyse von musikalischen Rhythmen

Es gibt bestimmte Arten von Musik und Rhythmustypen, die mit Hilfe von konventionellen Methoden nicht analysiert werden können. Eine EU-Initiative hat nun rechnergestützte Werkzeuge eingeführt, um eine große Auswahl an Musik noch besser analysieren zu können.
Neuartige computergestützte Werkzeuge zur besseren Analyse von musikalischen Rhythmen
Die meisten Computeranalyseverfahren berücksichtigen nicht die Schlüsselrolle, welche die Melodie in Bezug auf den Rhythmus spielt. Darüber hinaus sind die existierenden Methoden in ihrem Anwendungsbereich begrenzt, da sie sich auf die westliche Musik konzentrieren.

Vor diesem Hintergrund sollte das EU-finanzierte Projekt RHYTHMUS (A generic framework for analysing temporal structure in music) dynamische Bayes-Modelle vorschlagen, um die rhythmische Struktur zu analysieren. Diese rechnergestützten Werkzeuge leisten Hilfestellung bei der Lieferung von Schlüsseldaten über Tempo, Taktart und Eigenschaften im zeitlichen Ablauf von Musikstilen, was mit den aktuellen automatischen Analyseverfahren nicht möglich ist.

Um weitreichende Auswirkungen für die Modelle zu gewährleisten, analysierten die Projektpartner unkonventionelle griechische, indische und türkische Musikformen. Die Modelle wurden anhand von westlicher wie auch nicht westlicher Musik bewertet, um eine größere Reichweite zu erzielen.

Das RHYTHMUS-Team entwickelte ein integriertes Bayes-Analyse-Framework, das alle Ebenen in der Rhythmushierarchie und die Wirkung der Melodie auf den Rhythmus berücksichtigt. Es kann sich an wechselnde Signalmerkmale anpassen. Die Modelle können mit großer Genauigkeit die Taktart bestimmen und die Anordnung der metrischen Sequenz zu einem unbekannten Musiksignal nachverfolgen.

RHYTHMUS konnte den Stand der Technik in der rhythmischen Strukturanalyse voranbringen und somit einen Beitrag zur Informationswiedergewinnung im Musikbereich leisten. Dieser neue Forschungsbereich, der sich auf Signalverarbeitung, maschinelles Lernen, Informations- und Musiktheorie stützt, wird von Industrie und Wissenschaft gleichermaßen genutzt, um Musik zu kategorisieren, zu manipulieren und sogar zu erschaffen.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Musik, Rhythmus, RHYTHMUS, zeitliche Struktur, rhythmische Struktur
Datensatznummer: 182715 / Zuletzt geändert am: 2016-05-18
Bereich: Industrielle Technologien