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

Feature Extraktion 48
3.4.3 Normalisierung
Abbildung 3.13: Summe aller einzelnen HPCP-Vektoren von Yesterday
Um das Feature unabhängig von der absoluten Lautstärke des Musikstücks zu machen,
werden zwei Normalisierungsschritte angewandt. Zum einen das so genannte spectral
whitening, bei dem das gesamte Spektrum in einem Vorverarbeitungsschritt entspre-
chend seiner spektralen Hülle in ein flaches Spektrum konvertiert wird. Dies hat zur
Folge, dass Töne in hohen Oktaven gleich stark zum HPCP-Vektor beitragen wie solche
in den tieferen Tonlagen. Das Resultat hängt also nicht davon ab, welche Frequenzbän-
der aufgrund der Musikrichtung besonders betont werden (vgl. [18]).
Der zweiter Normalisierungsschritt erfolgt in der Nachbearbeitung. Dabei werden alle
Vektoren der einzelnen Frames so skaliert, dass der Maximalwert der einzelnen Pitch-
Klassen jeweils 1 beträgt.
HP CPnorm(n) =
HP CP (n)
max(HP CP )
3.5 Transposed Harmonic Pitch Class Profile
(3.42)
Das HPCP-Feature beschreibt, welche Töne des musikalischen Tonsystems welchen Bei-
trag zum gesamten Klangbild eines Stücks leisten. Dieses Merkmal in Form eines Vek-
tors ist jedoch nicht robust gegenüber Transpositionen in andere Tonarten. Dies würde