DAGA 2010 - Deutsche Gesellschaft für Akustik eV

Programm DAGA 2010 71
Anfrage nur aus einer Melodie besteht, während in der Musikkollektion
Gesamtkompositionen enthalten sind. In diesem Beitrag präsentieren
wir erste Ergebnisse unserer Analysen, mit denen wir das Ziel verfolgen,
klassische Musicmatching-Methoden so anzupassen oder zu erweitern,
dass diese auch im Fall von Harmonie- oder Polyphonieunterschieden
zu zufriedenstellenden Ergebnissen führen. Insbesondere berücksichtigen
wir dabei als Anfrage dominante Themen und Motive, wie sie typischerweise
am Anfang von Notenbänden vermerkt werden, um einzelne
Stücke in kompakter Weise zu beschreiben oder zu kennzeichnen.
Di. 15:20 Grashof C 24 Music Processing I
Vergleich von Matching-Techniken für die Detektion gesprochener
Phrasen
D. von Zeddelmann a ,F.Kurth a und M. Mueller b
a Fraunhofer FKIE; b Saarland University and MPI Informatik
In diesem Beitrag wird die Aufgabe betrachtet Suchanfragen, gegeben
als kurze Phrasen gesprochener Sprache in akustischen Sprachaufnahmen
zu erkennen. Hierzu werden an Stelle klassischer MFCC-
Signalmerkmale (Mel Frequency Cepstral Coefficients) eine Variante der
sogenannten HFCC-Merkmale (Human Factors Cepstral Coefficients)
verwendet, bei der die zu Subbändern zusammengefassten Spektralkoeffizienten
zusätzlich zur MFCC-Konstruktion eine perzeptuell motivierte
Bandbreite besitzen. Die Tauglichkeit zur Phrasendetektion wird
darauf aufbauend durch eine zusätzliche Bildung von Kurzzeitstatistiken
erreicht. Die eigentliche Detektion wird mittels eines unüberwachten
Matchingansatzes auf zeitlichen Merkmalsfolgen durchgeführt, wobei
der Matchingansatz ursprünglich im Gebiet des Music Information
Retrievals vorgeschlagen wurde. Die vorgestellte Arbeit verfolgt vor diesem
Hintergrund das Ziel, zwei verschiedene Matchingstrategien, das
Diagonal Matching und das Subsequence-DTW (Dynamic Time Warping)
auf ihre Tauglichkeit zur Phrasendetektion zu analysieren und deren
Leistungsfähigkeiten miteinander zu vergleichen. Seitens des DTWs
werden dabei verschiedene Parametrisierungen des Basisalgorithmus
untersucht. Die Evaluation erfolgt anhand des Kiel-Korpus gesprochener
Sprache.
Di. 15:45 Grashof C 24 Music Processing I
Notenschrift-Audio Synchronisation komplexer Orchesterwerke
mittels Klavierauszug
V. Thomas, C. Fremerey, S. Ewert und M. Clausen
Bonn University, Computer Science III
Welcher Takt einer Partitur ist gerade auf einer Einspielung des Musikstücks
zu hören? Diese und ähnliche Fragen sind Gegenstand der
Notenschrift-Audio Synchronisation. Derartige Synchronisationsresultate
erleichtern die Navigation und Suche innerhalb von Musikstücken.