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 Abteilungsverbund Audio/Multimedia

 

Geschäftsfeld Semantische Musik Technologien

Das Geschäftsfeld Semantische Musik Technologien befasst sich mit Methoden zur automatischen Erkennung und Charakterisierung von Musikdaten. Hierbei werden inhaltsbasierte Merkmale maschinell aus den Audiosignalen berechnet um eine erfolgreiche und zuverlässige Recherche mit geeigneten Suchmaschinen sicherzustellen.

 

Kontakt:
Christian Dittmar

Holger Großmann

 
Produktblatt:
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Veröffentlichungen:
Liste aller bisherigen Veröffentlichungen

 

Such- und Empfehlungssysteme
Die Recherche nach Musikdaten erfordert neuartige, spezialisierte Suchmethoden, da die relevanten Informationen über die Musik im Gegensatz zu Textdokumenten nicht explizit vorliegen. Mit verschiedenen Technologien des Music Information Retrieval, teilweise basierend auf dem MPEG-7 Standard, wird den Nutzern die Möglichkeit gegeben, über semantische Suchanfragen ganz gezielt nach Musik mit bestimmten Eigenschaften zu suchen. Darüber hinaus kann sich der Benutzer mit Hilfe von inhaltsbasierten Empfehlungssystemen ähnliche Musikstücke empfehlen lassen. Auch der Verdacht auf Plagiatsfällen lässt sich auf diese Weise technisch überprüfen.

Musikspiele und Musiklernspiele
Die verschiedenen Metadatentechnologien sind einerseits für viele Industrieanwendungen interessant, bieten andererseits aber auch für den Bereich Spiele und Edutainment großes Anwendungspotenzial. Vor allem für verschiedenste Musik-Lernspiele oder Adventure-Games gibt es interessante Ansatzpunkte und Ideen.

Musikproduktions-Tools
In der Musikproduktion werden heute in zunehmendem Maße Werkzeuge eingesetzt, die mit Hilfe von automatisch berechneten musikalischen Merkmalen das Editing und die Zusammenstellung von Mixen vereinfachen. Mittels Drum-Transkription, Rhythmusanalyse oder Song-Strukturanalyse werden Beschreibungen von Musikdaten extrahiert und über geeignete Schnittstellen für verschiedenste Anwendungen im Bereich der Musikproduktion zur Verfügung gestellt.

Sprach- und Geräuschanalyse
Ein Schwerpunkt dieses Themenfeldes ist die Unterscheidung von Sprache und Musik, was vor allem für den Hörfunk verschiedene Einsatzmöglichkeiten bereithält. Weitere Anwendungsgebiete sind die Sprecheridentifikation, die zum Beispiel bei der Suche nach Reden in Archiven sinnvoll ist. Auch an neuartigen Such- und Empfehlungsparadigmen für Hörbücher wird geforscht.

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