DAGA 2010 - Deutsche Gesellschaft für Akustik eV

72 DAGA 2010 Programm
Bisher wurden meistens Partituren mit nicht zu komplexer Orchestrierung
mit den entsprechenden Aufnahmen synchronisiert. In diesem Beitrag
sollen erste Schritte in Richtung Synchronisation komplexer Orchesterwerke
vorgestellt werden. Für viele dieser Orchesterpartituren existieren
Klavierauszüge, durch die eine komprimierte Darstellung des zugrundeliegenden
Musikstückes erreicht wird. Im Vortrag soll über unsere
Forschungen im Bereich der Synchronisation von Klavierauszügen mit
voll instrumentierten Audioaufnahmen berichtet werden.
Di. 16:10 Grashof C 24 Music Processing I
Automatic Music Transcription Via Music Component Identification
S. Albrecht
Department of Computer Science and Engineering, Plzen (CZ)
The problem of automatic music transcription (AMT) is considered. The
recorded music is modeled as a superposition of known sounds from
a library weighted by unknown weights. Similar observation models are
commonly used in statistics and machine learning. Many methods for
estimation of the weights are available. These methods differ in the assumptions
imposed on the weights. In Bayesian paradigm, these assumptions
are typically expressed in the form of prior probability density
function (pdf) on the weights while observation–arecorded music signal
– is a parameter of likelihood function. The total (a posteriori) probability
of the weights represents a fit of recorded music signal and reconstructed
music signal from the weights. Parameters of the probabilistic model
are tuned and weights (AMT product) are estimated via Monte Carlo methods.
Validity of the model is tested in simulation using synthetic data.
Di. 16:35 Grashof C 24 Music Processing I
Tempobasierte Segmentierung von Musikaufnahmen
P. Grosche a ,M.Mueller a und F. Kurth b
a Saarland University and MPI Informatik; b Fraunhofer FKIE
Die automatische Segmentierung und Strukturierung ist für die automatisierte
Verarbeitung von Musikaufnahmen von grundlegender Bedeutung.
Das Ziel der Musiksegmentierung ist die Zerlegung eines Musikstücks
in semantisch sinnvolle Abschnitte und elementare Einheiten.
Oftmals stellt diese Segmentierung eines Audiodatenstroms den ersten
Schritt für eine anschließende Weiterverarbeitung der Musikdaten dar.
Musikalisch sinnvolle Segmente eines Musikstückes zeichnen sich oft
dadurch aus, dass sie in sich homogen hinsichtlich bestimmter musikalischer
Aspekte sind. So unterscheiden sich unterschiedliche Abschnitte
häufig bezüglich ihrer Instrumentierung, der vorherrschenden Klangfarbe
und melodischer oder harmonischer Eigenschaften. In diesen Fällen
bietet sich die Verwendung homogenitätsbasierter Segmentierungsverfahren
an, die eine Unterteilung in Abschnitte vornehmen, die Homogenität
bezüglich bestimmter Signaleigenschaften aufweisen. In diesem
Beitrag untersuchen wir wie eine tempobasierte Segmentierung vorgenommen
werden kann indem auf der Grundlage von Merkmalen, die das