Automatische Erkennung von Cover-Versionen und Plagiaten in ...

Grundlagen 14
Abbildung 2.9: Empirisches Modell nach Krumhansl ([24]) für Moll
Abbildung 2.10: Empirisches Modell nach Temperley ([45]) für Dur
stücke ergibt dann das errechnete Profil. Dieses berücksichtigt jedoch das Tongeschlecht
nicht.
Hat man jedoch mittels des allgemeinen Profils die Lage der Halbtonschritte gefunden,
(Bsp.: Halbtöne zwischen e und f sowie h und c. Daraus folgt: C-Dur oder a-Moll
möglich) so lässt sich das Tongeschlecht daran bestimmen, ob die 5. Stufe (Dur) oder
die 6. Stufe (Moll) dominanter ist (Abb. 2.12 und 2.13).
Einen abermals anderen Weg als bei allen anderen vorgestellten geht Gómez [18] mit
einem flachen Modell, das – so wie in den Abbildungen 2.14 und 2.15 gezeigt – nur den
Dreiklang auf der ersten Stufe berücksichtigt. Trotz der Einfachheit des Modells erzielt
es bei der Anwendung zum Bestimmen der Tonart eines Stück sehr gute Ergebnisse –
vor allem bei den Genres Pop und Rock aber auch Jazz und Blues. Dies ist wichtig, da
die anderen Modelle primär auf klassische Musik ausgelegt sind und bei anderen Genres
bei der Anwendung zur Tonart-Bestimmung verhältnismäßig schlecht abschneiden.
Neben diesen Modellen existieren noch viele weitere, die komplexere Zusammenhänge
beim Erkennen von Tonarten berücksichtigen. Darunter fallen etwa die zeitliche Ab-
folge einzelner Tonklassen oder bestimmte Muster von zusammen klingenden Tönen
bzw. Intervallen (vgl. [27], [14], [47], [46], [25]). Ebenfalls interessant ist das auf einem
Neuronalen Netz aufbauende Modell aus [4] sowie die Regel- bzw. Entscheidungsbaum-
basierten Systeme aus [26] oder [31].