Musikmetadaten und -merkmale
                                      Thomas Gängler
                             Belegarbeit...
Musikmetadaten und -merkmale
                                                                                             ...
Musikmetadaten und -merkmale
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!LBUMTITEL
-USIKSTÔCKTITEL
               3ICHTENBASIERT AKTUELLE ,IEBLINGSSTÔCKE
ALLGEMEINE
               AVORITEN
!RCHIV
'RηE UND +ONTEXT BEEINÛUSST -ETADATENFELDERBEDARF
               -ODERN -USIKGENRE
(ERKUNFTSLAND
ELIEBTHEIT
7IEDERGABEH¼UÚGKEIT
6ERÎFFENTLICHUNGSDATUM
#        Individuelle Strategien: Musikkontext
                )NHALTLICHE %IGENSCHAFTEN AKUSTISCH
SUBJEKTIV
      #        Möglichkeit der Mehrfachbelegung von Metadatenfeldern
               ENUTZERPROÚL FÔR -USIKKONTEX...
Musikmetadaten und -merkmale
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#OVERBILD
!NZEIGE
      #        Modern:
                +ONTEXTBASIERTE 3ICHTEN ,ANDKARTE
:EITLEISTE
Beziehungsnetz
                   'EO
 UND :EIT
)NFORMATIONEN UND ZUGEHÎR 2ELATIONEN
                   -USIKKÔNSTLER
GRUPPEN
STÔCKE UND 2ELATIONEN
                +ONTENTBASIERTE 3ICHTEN 3CHIEBEREGLER
ELDNAVIGATION
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                -IX Z
                   :EITLEISTE  ...
Musikmetadaten und -merkmale
                                                                                             ...
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+LOPFEN
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               (YBRIDE !NFRAGE
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Musikmetadaten und -merkmale
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Kalt-Start-Problem
      #        ,ÎSUNG SINNVOLLE +OMBINATION BZW !USWAHL
 UND
               7ICHTUNGSMÎGLICHKEIT DER œH...
VORDEÚNIERTER 3TEREOTYPEN DEMOGRAÚSCHES ILTERN

 Motivation       Anwendungsfälle    Musikmerkmale    Merkmalsextraktion  ...
Musikmetadaten und -merkmale
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MusikkontextDEÚNITION
!USWAHL
               2EAKTIONS
EWERTUNGSFUNKTION FÔR !NPASSUNG




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Musikmetadaten und -merkmale
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3TRUKTUR
/RT
!RT DER -USIKSAMMLUNG UND 
STÔCKE
                (INZUFÔGEN
%NTFERNEN
!RCHIVIEREN
3YNCHRONISIEREN
7ERKZEUGGESÔTZTE 6ERWALTUNG MIT (ILFE VON Z
                   Gebrauchs- und Benutzungsanalysen
               )NFORMATIO...
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Metadaten und Merkmale zur Verwaltung von Persönlichen Musiksammlungen (Low Res)

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

  1. 1. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Belegarbeit - Verteidigung Metadaten und Merkmale zur Verwaltung von persönlichen Musiksammlungen
  2. 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. 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. 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. 5. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikinformationsretrieval Belegarbeit - Verteidigung [01] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 05 / 24
  6. 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. 7. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Ordnen Belegarbeit - Verteidigung +LASSISCH +ÔNSTLERNAME
  8. 8. !LBUMTITEL
  9. 9. -USIKSTÔCKTITEL 3ICHTENBASIERT AKTUELLE ,IEBLINGSSTÔCKE
  10. 10. ALLGEMEINE AVORITEN
  11. 11. !RCHIV
  12. 12. 'RηE UND +ONTEXT BEEINÛUSST -ETADATENFELDERBEDARF -ODERN -USIKGENRE
  13. 13. (ERKUNFTSLAND
  14. 14. ELIEBTHEIT
  15. 15. 7IEDERGABEH¼UÚGKEIT
  16. 16. 6ERÎFFENTLICHUNGSDATUM
  17. 17. # Individuelle Strategien: Musikkontext )NHALTLICHE %IGENSCHAFTEN AKUSTISCH
  18. 18. SUBJEKTIV # Möglichkeit der Mehrfachbelegung von Metadatenfeldern ENUTZERPROÚL FÔR -USIKKONTEXTE UND /RDNUNGSSTRATEGIEN Austausch- und portierbar Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 07 / 24
  19. 19. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung +LASSISCH ACETTENNAVIGATION
  20. 20. #OVERBILD !NZEIGE # Modern: +ONTEXTBASIERTE 3ICHTEN ,ANDKARTE
  21. 21. :EITLEISTE
  22. 22. Beziehungsnetz 'EO UND :EIT )NFORMATIONEN UND ZUGEHÎR 2ELATIONEN -USIKKÔNSTLER
  23. 23. GRUPPEN
  24. 24. STÔCKE UND 2ELATIONEN +ONTENTBASIERTE 3ICHTEN 3CHIEBEREGLER
  25. 25. ELDNAVIGATION 6AGEUNGENAUE BZW SUBJEKTIVE !NGABEN -IX Z :EITLEISTE EZIEHUNGSNETZ ZUS¼TZL )NFORMATIONEN $ 2AUM AUF œHNLICHKEITSMATRIZEN INHALTLKONTEXT Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 08 / 24
  26. 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. 27. 3UMMEN
  28. 28. +LOPFEN
  29. 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. 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. 31. Kalt-Start-Problem # ,ÎSUNG SINNVOLLE +OMBINATION BZW !USWAHL UND 7ICHTUNGSMÎGLICHKEIT DER œHNLICHKEITSMETRIKEN Z %INBINDUNG EXISTIERENDER -USIKGESCHMACKSPROÚLE
  32. 32. VORDEÚNIERTER 3TEREOTYPEN DEMOGRAÚSCHES ILTERN Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 10 / 24
  33. 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. 34. MusikkontextDEÚNITION
  35. 35. !USWAHL 2EAKTIONS EWERTUNGSFUNKTION FÔR !NPASSUNG [10] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 11 / 24
  36. 36. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Verändern Belegarbeit - Verteidigung 'RηE
  37. 37. 3TRUKTUR
  38. 38. /RT
  39. 39. !RT DER -USIKSAMMLUNG UND STÔCKE (INZUFÔGEN
  40. 40. %NTFERNEN
  41. 41. !RCHIVIEREN
  42. 42. 3YNCHRONISIEREN
  43. 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. 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. 45. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Anforderungen Belegarbeit - Verteidigung EREITSTELLUNG
  46. 46. 6ERARBEITUNG VON UMFANGREICHEN EXAKTEN und vagen Angaben in verschiedenen Bereichen Ausnutzung semantischer Zusammenhänge ENUTZERPROÚL FÔR !NPASSUNGEN
  47. 47. 3TATISTIKEN # Anforderungen von derzeitig existierenden Programmen zur 6ERWALTUNG VON -USIKSAMMLUNGEN NOCH NICHT ERFÔLLT Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 14 / 24
  48. 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. 49. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikgenretaxonomien Belegarbeit - Verteidigung +EINE ALLGEMEINGÔLTIGE -USIKGENRETAXONOMIE MÎGLICH # Arten von Musikgenretaxonomien: %XPERTENTAXONOMIEN STARR DEÚNIERT
  50. 50. HIERARISCH
  51. 51. ALTERND OLKSONOMIEN ÛEXIBEL
  52. 52. SCHNELL WACHSEND
  53. 53. RIESIG Ein dritter Ansatz: 4EIL !UTOMATISCHE +LASSIÚKATION 'RUPPIERUNG Audiosignaleigenschaften + Expertentaxonomien + Folksonomien ENUTZERPROÚL Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 16 / 24
  54. 54. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmetadaten Belegarbeit - Verteidigung # Metadatentypen: /BJEKTIV +ÔNSTLER
  55. 55. -USIKSTÔCKTITEL
  56. 56. !LBUMTITEL
  57. 57. 3UBJEKTIV -USIKGERNE
  58. 58. 3TIMMUNG
  59. 59. EKANNTHEITSGRAD
  60. 60. # Musikmetadatentypen: 2EDAKTIONELLE -ETADATEN PROFESSIONELL GEMEINSCHAFTLICH ERSTELLT Z ADMINISTRATIVE $ATEN
  61. 61. +ÔNSTLERBIOGRAÚEN +ULTURELLE -ETADATEN DURCH +ULTUR -ILIEU ERZEUGT
  62. 62. DH -USIK IN EINEM +ONTEXT Z -USIKSTIL
  63. 63. ¼HNLICHE +ÔNSTLER !KUSTISCHE -ETADATEN 'RUNDTONART
  64. 64. 4EMPO
  65. 65. 2HYTHMUS
  66. 66. -ELODIE
  67. 67. +LANGFARBE
  68. 68. Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 17 / 24
  69. 69. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmetadatenformate und - dienste Belegarbeit - Verteidigung ORMATGEBUNDENE 3PEZIÚKATIONEN ID3
  70. 70. ORMATUNABH¼NGIGE 3PEZIÚKATIONEN MPEG-Standards: MPEG-7
  71. 71. MPEG-21 Ontologien: Music Ontology INKL %RWEITERUNGEN # Audiosignalträgerkatalogisierungsdienste: CDDB
  72. 72. freeDB
  73. 73. MusicBrainz
  74. 74. Discogs
  75. 75. Allmusic
  76. 76. # Musikempfehlungs- und entdeckungsdienste: Last.fm
  77. 77. Pandora
  78. 78. Amazon
  79. 79. Rockanango 0ROJEKT
  80. 80. Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 18 / 24
  81. 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. 82. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Merkmalsextraktion Belegarbeit - Verteidigung [12] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 20 / 24
  83. 83. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Audiosignalextraktion Belegarbeit - Verteidigung 2AHMENWERKE Musikdokument MARSYAS
  84. 84. CLAM
  85. 85. Vamp Audiosignal # Programmiersprache: ChucK # Web Services: Signalabtastung MUSCLE
  86. 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. 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. 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. 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. 90. ERWEITERTES 6ERÎFFENTLICHUNGSKONZEPT Optimierung der Extraktionsabläufe (VRT
  91. 91. UND %INORDNUNGS
  92. 92. +LASSIÚKATIONS UND 2EGRESSIONSTECHNIKEN Digitales Ausleihen !NFRAGEN PER NATÔRLICHER 3PRACHE TEXTUELLMÔNDLICH Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 24 / 24
  93. 93. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Bilderverzeichnis Belegarbeit - Verteidigung ;= 8AVIER 3ERRA 3OUND AND -USIC $ESCRIPTION 0RESENTATION AT -USIC4ECHNOLOGY 'ROUP
  94. 94. 5NIVERSITAT 0OMPEU ABRA
  95. 95. ARCELONA
  96. 96. [02] Ausschnitt aufgenommen von der Sicht Cover Flow in iTunes ;= !USSCHNITT AUFGENOMMEN VON HTTPWWWLASTMUSICMAPCOM ;= 9VES 2AIMOND ! $ISTRIBUTED -USIC )NFORMATION 3YSTEM 0H$ THESIS
  97. 97. 1UEEN -ARY
  98. 98. 5NIVERSITY OF ,ONDON
  99. 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. 100. 3CHOOL OF !RCHITECTURE AND 0LANNING
  101. 101. -ASSACHUSETTS )NSTITUTE OF4ECHNOLOGY
  102. 102. 3EPTEMBER [11] Beispiel ist von der Rent-Aktion abgeleitet; siehe HTTPRHIZOMIKNETsROBERTOTHESISHTML#ONCEPTUALISATIONHTML !CTION2ENT ;= 4RISTAN *EHAN #REATING -USIC BY ,ISTENING 0H$ THESIS
  103. 103. 3CHOOL OF !RCHITECTURE AND 0LANNING
  104. 104. -ASSACHUSETTS )NSTITUTE OF4ECHNOLOGY
  105. 105. 3EPTEMBER ;= HTTPIMSDEIUNIPDITWEBSITESCMSRESEARCHMUSICINFORMATION RETRIEVALHTML ;= ,UIS 'USTAVO 0EREIRA -ARQUES -ARTINS ! #OMPUTATIONAL RAMEWORK FOR 3OUND 3EGREGATION IN -USIC 3IGNALS 0H$ THESIS
  106. 106. ACULDADE DE %NGENHARIA DA 5NIVERSIDADE DO 0ORTO
  107. 107. 3EP ;= -ICHAEL INGERHUT -USIC )NFORMATION 2ETRIEVAL
  108. 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. 109. /SLO
  110. 110. .ORWEGEN
  111. 111. ;= 4HOMAS ,IDY %VALUATION OF .EW !UDIO EATURES AND4HEIR 5TILIZATION IN .OVEL -USIC 2ETRIEVAL !PPLICATIONS -ASTERmS THESIS
  112. 112. )NSTITUT FÔR 3OFTWARETECHNIK UND )NTERAKTIVE 3YSTEME
  113. 113. 4ECHNISCHEN 5NIVERSIT¼T 7IEN
  114. 114. 7IEN
  115. 115. ®STERREICH
  116. 116. $EZEMBER ;= !LIAKSANDR 6 0ARADZINETS 6ARIABLE 2ESOLUTION4RANSFORM BASED -USIC EATURE %XTRACTION AND THEIR !PPLICATIONS FOR -USIC )NFORMATION 2ETRIEVAL 0H$ THESIS
  117. 117. %COLE #ENTRALE DE ,YON
  118. 118. Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 25 / 24
  119. 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. 120. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler 2AHMENWERKE
  121. 121. $IENSTE
  122. 122. $ATENBANKEN Belegarbeit - Verteidigung MARSYAS 'EORGE4ZANETAKIS -ANIPULATION
  123. 123. !NALYSIS AND 2ETRIEVAL 3YSTEMS FOR !UDIO 3IGNALS 0H$ THESIS
  124. 124. #OMPUTER 3CIENCE $EPARTMENT
  125. 125. 0RINCETON 5NIVERSITY
  126. 126. CLAM 8AVIER !MATRIAIN
  127. 127. 0AU !RUMI
  128. 128. AND $AVID 'ARCIA #,!- ! RAMEWORK FOR %FÚCIENT AND 2APID $EVELOPMENT OF #ROSS PLATFORM !UDIO !PPLICATIONS )N 0ROCEEDINGS OF !#- -ULTIMEDIA
  129. 129. PAGES q
  130. 130. 3ANTA ARBARA
  131. 131. #ALIFORNIA
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  136. 136. +OPENHAGEN
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  138. 138. MUSCLE HTTPWWWMUSCLE NOEORG EchoNest HTTPTHEECHONESTCOM Jaudiotagger HTTPWWWJTHINKNETJAUDIOTAGGERINDEXJSP Aperture HTTPAPERTURESOURCEFORGENETINDEXHTML TagLib HTTPDEVELOPERKDEORGsWHEELERTAGLIBHTML audioDB HTTPOMRASDOCGOLDACUKSOFTWAREAUDIODB Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 27 / 24
  139. 139. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler -)2 IM +ONTEXT Belegarbeit - Verteidigung [13] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 28 / 24
  140. 140. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikwahrnehmung Belegarbeit - Verteidigung [14] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 29 / 24
  141. 141. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung # Klassisch: Facetttennavigation Coverbild-Anzeige [02] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 30 / 24
  142. 142. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTEXTBASIERTE 3ICHTEN ,ANDKARTE 'EO )NFORMATIONEN UND ZUGEHÎRIGE 2ELATIONEN 6ERÎFFENTLICHUNGSLAND
  143. 143. +ÔNSTLERGEBURTSORT
  144. 144. +ONZERTORTE
  145. 145. [03] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 31 / 24
  146. 146. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTEXTBASIERTE 3ICHTEN :EITLEISTE :EIT )NFORMATIONEN UND ZUGEHÎRIGE 2ELATIONEN 6ERÎFFENTLICHUNGSJAHR
  147. 147. +ÔNSTLERGEBURTSJAHR
  148. 148. :EITINTERVALL VON +ÔNSTLERKOOPERATIONEN
  149. 149. [04] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 32 / 24
  150. 150. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTEXTBASIERTE 3ICHTEN EZIEHUNGSNETZ -USIKKÔNSTLER
  151. 151. GRUPPEN
  152. 152. STÔCKE UND ZUGEHÎRIGE 2ELATIONEN +ÔNSTLER X gehört zu Gruppe Y
  153. 153. -USIKSTÔCK W ist ein 2EMIX VON -USIKSTÔCK V
  154. 154. 32 / 24 [05] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 33 / 24
  155. 155. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTENTBASIERTE 3ICHTEN $ .ETZ
  156. 156. 3CHIEBEREGLER /FT VAGEUNGENAUE BZW SUBJEKTIVE !NGABEN ,AUTST¼RKE
  157. 157. 4EMPO
  158. 158. 'ESANGSSTIMME
  159. 159. )NSTRUMENTIERUNG
  160. 160. [06] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 34 / 24
  161. 161. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -ODERN KONTENTBASIERTE 3ICHTEN ELDNAVIGATION 3TIMMUNG
  162. 162. 4ANZBARKEIT
  163. 163. [07] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 35 / 24
  164. 164. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -IX :EITLEISTE
  165. 165. EZIEHUNGSNETZ
  166. 166. ZUS¼TZLICHE )NFORMATIONEN [08] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 36 / 24
  167. 167. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Orientieren Belegarbeit - Verteidigung -IX $ 2AUM 0ARAMETRISIERUNG VON !CHSEN
  168. 168. 'RηE
  169. 169. ARBE œHNLICHKEITSMATRIZEN [09] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 37 / 24
  170. 170. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Musikmerkmale und -metadaten Belegarbeit - Verteidigung [15] Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 38 / 24
  171. 171. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler 2HYTHMUSHISTOGRAMM Belegarbeit - Verteidigung [16] # Rhythmus-Muster OBEN Rhythmus-Histogramm UNTEN Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 39 / 24
  172. 172. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Klangfarbenhistogramm Belegarbeit - Verteidigung [17] # VRT-Spektrogramm zur Klangfarbenrepräsentation Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 40 / 24
  173. 173. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler Metadatenextraktion Belegarbeit - Verteidigung # Metadatenextraktion aus Musikdokumenten: *AUDIOTAGGER
  174. 174. TagLib
  175. 175. Echo Nest # Metadatenanreicherung durch Informationssuche: Web Services
  176. 176. 3UCHMASCHINEN
  177. 177. SPARQL-Endpunkte ,OKAL BZW PRIVATER .ETZWERKE +LASSIÚKATION
  178. 178. :UORDNUNG UND œHNLICHKEITEN -ULTIVARIATE !NALYSEMETHODEN #LUSTER
  179. 179. -$3
  180. 180. +..
  181. 181. -ASCHINELLES ,ERNEN (--
  182. 182. 36-
  183. 183. Boosting
  184. 184. Ontologien (Similarity Ontology
  185. 185. # Persönliche Musikwissensbasis Quad Store
  186. 186. audioDB Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 41 / 24
  187. 187. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler SPARQL-Anfrage Belegarbeit - Verteidigung DBTune HTTPDBTUNEORG BBC Backstage HTTPBBCOPENLINKSWCOMSPARQL Motivation Anwendungsfälle Musikmerkmale Merkmalsextraktion Fazit 42 / 24
  188. 188. Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler !BKÔRZUNGEN Belegarbeit - Verteidigung MARSYAS Music ANALYSIS
  189. 189. RETRIEVAL
  190. 190. AND SYnthesis for Audio Signals CLAM C++ Library for Audio and Music MUSCLE Multimedia Understanding through SEMANTICS
  191. 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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