Metadaten und Merkmale zur Verwaltung von Persönlichen Musiksammlungen (Low Res)

1. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Belegarbeit - Verteidigung Metadaten und Merkmale zur Verwaltung von persönlichen Musiksammlungen

2. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Aufgabenstellung Belegarbeit - Verteidigung # Darstellung von Anwendungsfällen im privaten Umfeld: > Persönliche Musiksammlungen als Anwendungsbereich # Untersuchung von Audio-Material-Analysetechniken und -Beschreibungsformen: > Charakteristische Merkmale und Metadatenstandards > Prozess der Merkmals- und Metadatenextraktion > Existierende Lösungen in diesem Bereich # Konzeption und prototypische Umsetzung einer Audio- Analyse-Komponente Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 02 / 24

3. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Agenda Belegarbeit - Verteidigung # Motivation # Anwendungsfälle auf private Musiksammlungen # Musikmerkmale und -metadaten # Merkmals- und Metadatenextraktion # Fazit und Ausblick Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 03 / 24

4. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Persönliche Musiksammlungen Belegarbeit - Verteidigung # Verlagerung in den Bereich digitaler Medien: 3INNESEMPÚNDUNG DER (APTIK RÔCKT IN DEN (INTERGRUND Größe der Sammlungen steigt .EUE :UGANGSMÎGLICHKEITEN FÔR 6ERWALTUNG NOTWENDIG Erfordern moderne Musikmerkmalsextraktionstechniken und Informationsanreicherungsmethoden # Anpassung an die Wahrnehmung des Benutzers Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 04 / 24

5. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikinformationsretrieval Belegarbeit - Verteidigung [01] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 05 / 24

6. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Anwendungsfälle Belegarbeit - Verteidigung # Ordnen # Orientieren # Suchen # Empfehlen # Wiedergabelisten- und Mixgenerierung # Verändern # Gemeinsam Benutzen Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 06 / 24

7. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Ordnen Belegarbeit - Verteidigung +LASSISCH +ÔNSTLERNAME

8. !LBUMTITEL

9. -USIKSTÔCKTITEL 3ICHTENBASIERT AKTUELLE ,IEBLINGSSTÔCKE

10. ALLGEMEINE AVORITEN

11. !RCHIV

12. 'RÎ·E UND +ONTEXT BEEINÛUSST -ETADATENFELDERBEDARF -ODERN -USIKGENRE

13. (ERKUNFTSLAND

14. ELIEBTHEIT

15. 7IEDERGABEH¼UÚGKEIT

16. 6ERÎFFENTLICHUNGSDATUM

17. # Individuelle Strategien: Musikkontext )NHALTLICHE %IGENSCHAFTEN AKUSTISCH

18. SUBJEKTIV # Möglichkeit der Mehrfachbelegung von Metadatenfeldern ENUTZERPROÚL FÔR -USIKKONTEXTE UND /RDNUNGSSTRATEGIEN Austausch- und portierbar Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 07 / 24

19. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung +LASSISCH ACETTENNAVIGATION

20. #OVERBILD !NZEIGE # Modern: +ONTEXTBASIERTE 3ICHTEN ,ANDKARTE

21. :EITLEISTE

22. Beziehungsnetz 'EO UND :EIT )NFORMATIONEN UND ZUGEHÎR 2ELATIONEN -USIKKÔNSTLER

23. GRUPPEN

24. STÔCKE UND 2ELATIONEN +ONTENTBASIERTE 3ICHTEN 3CHIEBEREGLER

25. ELDNAVIGATION 6AGEUNGENAUE BZW SUBJEKTIVE !NGABEN -IX Z :EITLEISTE EZIEHUNGSNETZ ZUS¼TZL )NFORMATIONEN $ 2AUM AUF œHNLICHKEITSMATRIZEN INHALTLKONTEXT Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 08 / 24

26. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Suchen Belegarbeit - Verteidigung # Verbalisierte Anfrage: Textanfrage )34 ODER gesprochene Anfrage 3/,, Stichwortsuche )34 ODER Suche durch natürliche Sprache 3/,, # Anfrage mit Audioinhalt: !NFRAGE DURCH -ELODIE 3INGEN

27. 3UMMEN

28. +LOPFEN

29. -USIKBEISPIEL 3/,, (YBRIDE !NFRAGE 6ERBALISIERTE !NFRAGE !NFRAGE MIT !UDIOINHALT 3/,, # Sehr viel Kontext- und Inhaltsinformationen benötigt # Anfragen oft unscharf formuliert Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 09 / 24

30. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Empfehlen Belegarbeit - Verteidigung œHNLICHKEITSMETRIKEN AUS Gemeinschaftliches Filtern Audiosignalanalyse (Inhaltsbasiertes Filtern Metadatenanalyse (Kontextbasiertes Filtern ENUTZERPROÚLAUSWERTUNG -USIKGESCHMACKSPROÚL # Einbeziehung aller Musikmetadatentypen möglich # Probleme: Popularitätsverzerrung

31. Kalt-Start-Problem # ,ÎSUNG SINNVOLLE +OMBINATION BZW !USWAHL UND 7ICHTUNGSMÎGLICHKEIT DER œHNLICHKEITSMETRIKEN Z %INBINDUNG EXISTIERENDER -USIKGESCHMACKSPROÚLE

32. VORDEÚNIERTER 3TEREOTYPEN DEMOGRAÚSCHES ILTERN Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 10 / 24

33. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Wiedergabelisten und Mixe Belegarbeit - Verteidigung # Private Wiedergabeliste vs formaler Mix Präzise und vage Angabe von vielfältigen Informationen # Arten der Wiedergabelistengenerierung: $URCHEINANDERGEMISCHT GGF TEILORDNUNGSERHALTEND 0ERSONALISIERT BZW CLEVER !NFANGSWERT

34. MusikkontextDEÚNITION

35. !USWAHL 2EAKTIONS EWERTUNGSFUNKTION FÔR !NPASSUNG [10] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 11 / 24

36. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Verändern Belegarbeit - Verteidigung 'RÎ·E

37. 3TRUKTUR

38. /RT

39. !RT DER -USIKSAMMLUNG UND STÔCKE (INZUFÔGEN

40. %NTFERNEN

41. !RCHIVIEREN

42. 3YNCHRONISIEREN

43. 7ERKZEUGGESÔTZTE 6ERWALTUNG MIT (ILFE VON Z Gebrauchs- und Benutzungsanalysen )NFORMATIONEN ÔBERZU -USIKSTÔCKEN 4EIL AUTOMATISIERTE %RG¼NZUNGEN KORREKTUREN AUF ASIS DER JEWEILIGEN -USIKMETADATENTYPEN 7ERKZEUGGESTÔTZTE !NPASSUNGEN DURCH ENUTZER Musikkommentierungsspiele Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 12 / 24

44. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Gemeinsam Benutzen Belegarbeit - Verteidigung # Administrative Metadaten: ENUTZERPROÚLE FÔR ANGEPASSTE 3ICHTEN UND 3TATISTIKEN :UGANGSKONTROLLE n0ARTY -ODUSo REIGABEN GEMEINSAMES !RCHIV Digitales Ausleihen [11] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 13 / 24

45. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Anforderungen Belegarbeit - Verteidigung EREITSTELLUNG

46. 6ERARBEITUNG VON UMFANGREICHEN EXAKTEN und vagen Angaben in verschiedenen Bereichen Ausnutzung semantischer Zusammenhänge ENUTZERPROÚL FÔR !NPASSUNGEN

47. 3TATISTIKEN # Anforderungen von derzeitig existierenden Programmen zur 6ERWALTUNG VON -USIKSAMMLUNGEN NOCH NICHT ERFÔLLT Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 14 / 24

48. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmerkmale Belegarbeit - Verteidigung einfache Audiosignaleigenschaften physikalische Beschreibungen Frequenz, Spektrum, Intensität, Grobheit, Einschwingzeit, Dauer Lautheit, ... angereicherte Audiosignaleigenschaften perzeptuelle Eigenschaften raum-zeitliche Struktureigenschaften Tonhöhe, Tondauer, Harmonie, Rhythmus, Melodie, Klangfarbe Musikvortragsbezeichnungen Taxonomien Genre, Stimmung, Instrumente, ... Expertentaxonomien Folksonomien Industrietaxonomien, Internettaxonomien Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 15 / 24

49. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikgenretaxonomien Belegarbeit - Verteidigung +EINE ALLGEMEINGÔLTIGE -USIKGENRETAXONOMIE MÎGLICH # Arten von Musikgenretaxonomien: %XPERTENTAXONOMIEN STARR DEÚNIERT

50. HIERARISCH

51. ALTERND OLKSONOMIEN ÛEXIBEL

52. SCHNELL WACHSEND

53. RIESIG Ein dritter Ansatz: 4EIL !UTOMATISCHE +LASSIÚKATION 'RUPPIERUNG Audiosignaleigenschaften + Expertentaxonomien + Folksonomien ENUTZERPROÚL Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 16 / 24

54. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmetadaten Belegarbeit - Verteidigung # Metadatentypen: /BJEKTIV +ÔNSTLER

55. -USIKSTÔCKTITEL

56. !LBUMTITEL

57. 3UBJEKTIV -USIKGERNE

58. 3TIMMUNG

59. EKANNTHEITSGRAD

60. # Musikmetadatentypen: 2EDAKTIONELLE -ETADATEN PROFESSIONELL GEMEINSCHAFTLICH ERSTELLT Z ADMINISTRATIVE $ATEN

61. +ÔNSTLERBIOGRAÚEN +ULTURELLE -ETADATEN DURCH +ULTUR -ILIEU ERZEUGT

62. DH -USIK IN EINEM +ONTEXT Z -USIKSTIL

63. ¼HNLICHE +ÔNSTLER !KUSTISCHE -ETADATEN 'RUNDTONART

64. 4EMPO

65. 2HYTHMUS

66. -ELODIE

67. +LANGFARBE

68. Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 17 / 24

69. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmetadatenformate und - dienste Belegarbeit - Verteidigung ORMATGEBUNDENE 3PEZIÚKATIONEN ID3

70. ORMATUNABH¼NGIGE 3PEZIÚKATIONEN MPEG-Standards: MPEG-7

71. MPEG-21 Ontologien: Music Ontology INKL %RWEITERUNGEN # Audiosignalträgerkatalogisierungsdienste: CDDB

72. freeDB

73. MusicBrainz

74. Discogs

75. Allmusic

76. # Musikempfehlungs- und entdeckungsdienste: Last.fm

77. Pandora

78. Amazon

79. Rockanango 0ROJEKT

81. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmetadatenformate und -dienste Belegarbeit - Verteidigung 5NTERSTÔTZUNG UND 1UALIT¼T NACH -USIKMETADATENTYPEN redaktionelle kulturelle akustische formatgebunden ++ + MPEG-7 und -21 ++ + ++ Music Ontology +++ +++ +++ CDDB² + + + freeDB + MusicBrainz ++ ++ + Discogs +++ ++ Allmusic +++ ++ ++ Last.fm ++ +++ + Pandora ++ ++ ++ Amazon ++ + Rockanango ++ ++ ++ Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 19 / 24

82. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Merkmalsextraktion Belegarbeit - Verteidigung [12] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 20 / 24

83. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Audiosignalextraktion Belegarbeit - Verteidigung 2AHMENWERKE Musikdokument MARSYAS

84. CLAM

85. Vamp Audiosignal # Programmiersprache: ChucK # Web Services: Signalabtastung MUSCLE

86. Echo Nest Analyse-/Texturfenster Direkte Statistiken STFT, Musikalischer DWT, Zeit-Frequenz-Transformation Spektralstatistiken VRT, ... Fingerabdruck Mel-Skala, Bark-Skala Perzeptionsmodelle Perzeptionsstatistiken Rhythmus, Tonhöhe, Histogramme Klangfarbe Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 21 / 24

87. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Metadatenextraktion Belegarbeit - Verteidigung Musikdokument Audiosignalanalyse Jaudiotagger, TagLib, Aperture, Metadaten Merkmalsvektoren Echo Nest, ... Web Services, Suchmaschinen, Metadatenanreicherung Musikinformationsseiten, SPARQL- Endpunkte, lokal bzw. privaten Multivariate Netzwerk, ... Analysemethoden, Maschinelles Lernen, Klassifikation, Einordnung, Ähnlichkeiten Ontologien Persönliche Musikwissensbasis Triple bzw. Quad Store, audioDB Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 22 / 24

88. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Fazit und Ausblick Belegarbeit - Verteidigung # Fazit: Modellierung des Musikwahrnehmungs- und Verarbeits- prozesses ist komplex Kombination der Merkmalsextraktionstechniken und !NPASSUNG AN DAS ENUTZERPROÚL NOTWENDIG 5NSCH¼RFE UND !BSTRAKTION FÔR INTUITIVEN 5MGANG Ontologiebasiertes Metadatenformat (Music Ontology FÔR FORMATGEBUNDENE UND UNABH¼NGIGE 3PEZIÚKATIONEN Umfangreiche persönliche Musikwissensbasis als 'RUNDLAGE FÔR BESSERE ENUTZUNG DER -USIKSAMMLUNG Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 23 / 24

89. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Fazit und Ausblick Belegarbeit - Verteidigung # Ausblick: Implementierung einer persönlichen Musikwissensbasis Ausnutzung des Web of Data FÔR 7ISSENSANREICHERUNG Ontologiebasiertes Musikmetadatenformat in Musikdokumenten Erweiterung der Music Ontology (Wiedergabelisten- MODELLIERUNG

90. ERWEITERTES 6ERÎFFENTLICHUNGSKONZEPT Optimierung der Extraktionsabläufe (VRT

91. UND %INORDNUNGS

92. +LASSIÚKATIONS UND 2EGRESSIONSTECHNIKEN Digitales Ausleihen !NFRAGEN PER NATÔRLICHER 3PRACHE TEXTUELLMÔNDLICH Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 24 / 24

93. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Bilderverzeichnis Belegarbeit - Verteidigung ;= 8AVIER 3ERRA 3OUND AND -USIC $ESCRIPTION 0RESENTATION AT -USIC4ECHNOLOGY 'ROUP

94. 5NIVERSITAT 0OMPEU ABRA

95. ARCELONA

96. [02] Ausschnitt aufgenommen von der Sicht Cover Flow in iTunes ;= !USSCHNITT AUFGENOMMEN VON HTTPWWWLASTMUSICMAPCOM ;= 9VES 2AIMOND ! $ISTRIBUTED -USIC )NFORMATION 3YSTEM 0H$ THESIS

97. 1UEEN -ARY

98. 5NIVERSITY OF ,ONDON

99. .OVEMBER ;= !USSCHNITT AUFGENOMMEN VON HTTPAUDIOMAPTUNEGLUENET ;= !USSCHNITT AUFGENOMMEN VON HTTPÚNETUNESMUSICLENSDE ;= !USSCHNITT AUFGENOMMEN VON HTTPMUSICOVERYCOM ;= !USSCHNITT AUFGENOMMEN VON HTTPWWWSFUCAsJDYIMMUSICIAN-APMUSICIAN-APHTML [09] Ausschnitt aufgenommen von der Sicht MUÚN VISION in MAGIX MP3 Maker 15 ;= !NITA 3HEN ,ILLIE -USICOX .AVIGATING THE SPACE OF YOUR MUSIC -ASTERmS THESIS

100. 3CHOOL OF !RCHITECTURE AND 0LANNING

101. -ASSACHUSETTS )NSTITUTE OF4ECHNOLOGY

102. 3EPTEMBER [11] Beispiel ist von der Rent-Aktion abgeleitet; siehe HTTPRHIZOMIKNETsROBERTOTHESISHTML#ONCEPTUALISATIONHTML !CTION2ENT ;= 4RISTAN *EHAN #REATING -USIC BY ,ISTENING 0H$ THESIS

103. 3CHOOL OF !RCHITECTURE AND 0LANNING

104. -ASSACHUSETTS )NSTITUTE OF4ECHNOLOGY

105. 3EPTEMBER ;= HTTPIMSDEIUNIPDITWEBSITESCMSRESEARCHMUSICINFORMATION RETRIEVALHTML ;= ,UIS 'USTAVO 0EREIRA -ARQUES -ARTINS ! #OMPUTATIONAL RAMEWORK FOR 3OUND 3EGREGATION IN -USIC 3IGNALS 0H$ THESIS

106. ACULDADE DE %NGENHARIA DA 5NIVERSIDADE DO 0ORTO

107. 3EP ;= -ICHAEL INGERHUT -USIC )NFORMATION 2ETRIEVAL

108. OR HOW TO SEARCH FOR AND MAYBE ÚND MUSIC AND DO AWAY WITH INCIPITS )N )NTERNATIONAL !SSOCIATION OF 3OUND AND !UDIOVISUAL !RCHIVES )!3! #ONFERENCE

109. /SLO

110. .ORWEGEN

111. ;= 4HOMAS ,IDY %VALUATION OF .EW !UDIO EATURES AND4HEIR 5TILIZATION IN .OVEL -USIC 2ETRIEVAL !PPLICATIONS -ASTERmS THESIS

112. )NSTITUT FÔR 3OFTWARETECHNIK UND )NTERAKTIVE 3YSTEME

113. 4ECHNISCHEN 5NIVERSIT¼T 7IEN

114. 7IEN

115. ®STERREICH

116. $EZEMBER ;= !LIAKSANDR 6 0ARADZINETS 6ARIABLE 2ESOLUTION4RANSFORM BASED -USIC EATURE %XTRACTION AND THEIR !PPLICATIONS FOR -USIC )NFORMATION 2ETRIEVAL 0H$ THESIS

117. %COLE #ENTRALE DE ,YON

119. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmetadatendiensteverzeichnis Belegarbeit - Verteidigung CDDB HTTPWWWGRACENOTECOM freeDB HTTPWWWFREEDBORG MusicBrainz HTTPMUSICBRAINZORG Discogs HTTPWWWDISCOGSCOM Allmusic HTTPWWWALLMUSICCOM Last.fm HTTPWWWLASTFMDE Pandora HTTPWWWPANDORACOM Rockanango HTTPWWWARISTOMUSICCOM Amazon HTTPWWWAMAZONCOM Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 26 / 24

120. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler 2AHMENWERKE

121. $IENSTE

122. $ATENBANKEN Belegarbeit - Verteidigung MARSYAS 'EORGE4ZANETAKIS -ANIPULATION

123. !NALYSIS AND 2ETRIEVAL 3YSTEMS FOR !UDIO 3IGNALS 0H$ THESIS

124. #OMPUTER 3CIENCE $EPARTMENT

125. 0RINCETON 5NIVERSITY

126. CLAM 8AVIER !MATRIAIN

127. 0AU !RUMI

128. AND $AVID 'ARCIA #,!- ! RAMEWORK FOR %FÚCIENT AND 2APID $EVELOPMENT OF #ROSS PLATFORM !UDIO !PPLICATIONS )N 0ROCEEDINGS OF !#- -ULTIMEDIA

129. PAGES q

130. 3ANTA ARBARA

131. #ALIFORNIA

132. 53!

133. /KTOBER Vamp HTTPWWWVAMPPLUGINSORG ChucK 'E 7ANG

134. 2EBECCA IEBRINK

135. AND 0ERRY 2 #OOK #OMBINING !NALYSIS AND 3YNTHSIS IN THE #HU+ 0ROGRAMMING ,ANGUAGE )N 0ROCEEDINGS OF THE )NTERNATIONAL #OMPUTER -USIC #ONFERENCE )#-#

136. +OPENHAGEN

137. $¼NEMARK

138. MUSCLE HTTPWWWMUSCLE NOEORG EchoNest HTTPTHEECHONESTCOM Jaudiotagger HTTPWWWJTHINKNETJAUDIOTAGGERINDEXJSP Aperture HTTPAPERTURESOURCEFORGENETINDEXHTML TagLib HTTPDEVELOPERKDEORGsWHEELERTAGLIBHTML audioDB HTTPOMRASDOCGOLDACUKSOFTWAREAUDIODB Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 27 / 24

139. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler -)2 IM +ONTEXT Belegarbeit - Verteidigung [13] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 28 / 24

140. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikwahrnehmung Belegarbeit - Verteidigung [14] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 29 / 24

141. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung # Klassisch: Facetttennavigation Coverbild-Anzeige [02] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 30 / 24

142. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTEXTBASIERTE 3ICHTEN ,ANDKARTE 'EO )NFORMATIONEN UND ZUGEHÎRIGE 2ELATIONEN 6ERÎFFENTLICHUNGSLAND

143. +ÔNSTLERGEBURTSORT

144. +ONZERTORTE

145. [03] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 31 / 24

146. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTEXTBASIERTE 3ICHTEN :EITLEISTE :EIT )NFORMATIONEN UND ZUGEHÎRIGE 2ELATIONEN 6ERÎFFENTLICHUNGSJAHR

147. +ÔNSTLERGEBURTSJAHR

148. :EITINTERVALL VON +ÔNSTLERKOOPERATIONEN

150. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTEXTBASIERTE 3ICHTEN EZIEHUNGSNETZ -USIKKÔNSTLER

151. GRUPPEN

152. STÔCKE UND ZUGEHÎRIGE 2ELATIONEN +ÔNSTLER X gehört zu Gruppe Y

153. -USIKSTÔCK W ist ein 2EMIX VON -USIKSTÔCK V

154. 32 / 24 [05] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 33 / 24

155. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTENTBASIERTE 3ICHTEN $ .ETZ

156. 3CHIEBEREGLER /FT VAGEUNGENAUE BZW SUBJEKTIVE !NGABEN ,AUTST¼RKE

157. 4EMPO

158. 'ESANGSSTIMME

159. )NSTRUMENTIERUNG

161. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTENTBASIERTE 3ICHTEN ELDNAVIGATION 3TIMMUNG

162. 4ANZBARKEIT

164. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -IX :EITLEISTE

165. EZIEHUNGSNETZ

166. ZUS¼TZLICHE )NFORMATIONEN [08] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 36 / 24

167. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -IX $ 2AUM 0ARAMETRISIERUNG VON !CHSEN

168. 'RÎ·E

169. ARBE œHNLICHKEITSMATRIZEN [09] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 37 / 24

170. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmerkmale und -metadaten Belegarbeit - Verteidigung [15] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 38 / 24

171. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler 2HYTHMUSHISTOGRAMM Belegarbeit - Verteidigung [16] # Rhythmus-Muster OBEN Rhythmus-Histogramm UNTEN Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 39 / 24

172. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Klangfarbenhistogramm Belegarbeit - Verteidigung [17] # VRT-Spektrogramm zur Klangfarbenrepräsentation Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 40 / 24

173. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Metadatenextraktion Belegarbeit - Verteidigung # Metadatenextraktion aus Musikdokumenten: *AUDIOTAGGER

174. TagLib

175. Echo Nest # Metadatenanreicherung durch Informationssuche: Web Services

176. 3UCHMASCHINEN

177. SPARQL-Endpunkte ,OKAL BZW PRIVATER .ETZWERKE +LASSIÚKATION

178. :UORDNUNG UND œHNLICHKEITEN -ULTIVARIATE !NALYSEMETHODEN #LUSTER

179. -$3

180. +..

181. -ASCHINELLES ,ERNEN (--

182. 36-

183. Boosting

184. Ontologien (Similarity Ontology

185. # Persönliche Musikwissensbasis Quad Store

186. audioDB Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 41 / 24

187. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler SPARQL-Anfrage Belegarbeit - Verteidigung DBTune HTTPDBTUNEORG BBC Backstage HTTPBBCOPENLINKSWCOMSPARQL Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 42 / 24

188. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler !BKÔRZUNGEN Belegarbeit - Verteidigung MARSYAS Music ANALYSIS

189. RETRIEVAL

190. AND SYnthesis for Audio Signals CLAM C++ Library for Audio and Music MUSCLE Multimedia Understanding through SEMANTICS

191. Computation and LEarning STFT Short-Time Fourier-Transformation DWT Diskrete Wavelet-Transformation VRT Variable Resolution Transform SPARQL S0!21, Protocol and RDF Query Language MDS MultiDimensionale Skalierung KNN KÔNSTLICHE Neuronale Netze HMM Hidden-Markov-Modelle SVM Support-Vektor-Maschinen Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 43 / 24

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