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

Feature Extraktion 52
Abbildung 3.14: Modifiziertes Modell anhand des flachen Dreiklangsmodells für Dur
Abbildung 3.15: Modifiziertes Modell anhand des flachen Dreiklangsmodells für Moll
können somit in die Matrizen αDur und αmoll mit eingetragen werden. Sinn macht es
jedoch, sie nicht gleich stark wie die Grundtöne zu gewichten, sondern das Gewicht
entsprechend der Formel wharm(n) = s (n−1) mit s < 1 zu wählen.
Die Frage, ob es ausreicht, nur einen kurzen Ausschnitt eines Stücks zu betrachten, oder
ob es besser ist, die gesamte vorhandene Information zu verwenden, wird ebenfalls in
[18] beantwortet. Laut diesen Untersuchungen wird das beste Ergebnis bei Betrachtung
des gesamten Stücks erzielt. Nicht allzu weit dahinter liegt die Genauigkeit, bei Berück-
sichtigung der ersten oder letzten 30 Sekunden. Wählt man jedoch Ausschnitte aus der
Mitte, so ist das durchschnittliche Ergebnis deutlich schlechter. Dies steht im Einklang
mit der Musiktheorie, die davon ausgeht, dass ein Stück mit der Haupttonart beginnt
und endet, während Variationen, und damit oft auch Modulationen, vorwiegend in den
Mittelteilen zu finden sind.
Eine andere Modifikation des Krumhansl-Schmuckler Algorithmus stellen Madsen und
Widmer [27] mit ihren Intervall-Profilen vor. Der Grundgedanke dabei ist, die zeitliche
Abfolge von Noten – die bei dem HPCP-Feature wegabstrahiert ist – mitzuberücksichti-
gen. Das daraus abgeleitete Modell besteht aus zwei 12x12-Matrizen für Dur und Moll,
die für die Pitch-Klasse jedes Tons die Wahrscheinlichkeiten der Klassen aller möglichen
Folgetöne angeben. Zudem macht es insbesondere für Moll Sinn, unterschiedliche Profi-
le für auf- bzw. absteigende Tonfolgen zu verwenden (melodisches Moll, vgl. Abschnitt
2.2.2).