Dipl. Med.-Inf. Thomas Gängler

Metadaten und Merkmale zur Verwaltung von persönlichen Musiksammlungen

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Schlagwörter
(Deutsch)
Musikmerkmalsextraktion, Musikmerkmale, Musikmetadaten, Music-Information-Retrieval, Music Ontology, Semantic Web
Schlagwörter
(Englisch)
Musical Feature Extraction, Musical Features, Music Metadata, Music Information Retrieval, Music Ontology, Semantic Web
SWD SchlagworteMusiktonträger, Elektronische Publikation, Privatsammlung, Bestandserschließung
DDC Klassifikation780
RVK KlassifikationLR 57600
Institution(en) 
HochschuleTechnische Universität Dresden
FakultätFakultät Informatik
ProfessurProfessur für Multimediatechnik
BetreuerDr.-Ing. Annett Mitschick
GutachterProf. Dr. Ing. Klaus Meißner
DokumententypStudienarbeit
SpracheDeutsch
Tag d. Einreichung (bei der Fakultät)10.09.2009
Tag d. Verteidigung / Kolloquiums / Prüfung24.11.2009
Veröffentlichungsdatum (online)22.09.2011
persistente URNurn:nbn:de:bsz:14-qucosa-72442
Inhaltsverzeichnis1 Einführung 8
2 Anwendungsfälle im privaten Umfeld 14
2.1 Ordnen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Orientieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3 Suchen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4 Empfehlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5 Wiedergabelisten- und Mixgenerierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.6 Verändern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.7 Gemeinsam Benutzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.8 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3 Musikmerkmale 34
3.1 Audiosignaleigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.1.1 Einfache Audiosignaleigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.1.1.1 Physikalische Beschreibungen . . . . . . . . . . . . . 37
3.1.1.2 Hörsinnesempfindungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.1.2 Angereicherte Audiosignaleigenschaften . . . . . . . . . . . . . 46
3.1.2.1 Perzeptuelle Eigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.1.2.2 Raum-zeitliche Struktureigenschaften . . . . . . . . . . 51
3.2 Taxonomien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.1 Expertentaxonomien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.2.2 Folksonomien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.2.3 Ein dritter Ansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4 Musikmetadaten 59
4.1 Einordnungen von Musikmetadaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.2 Musikmetadatenstandards und -ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.2.1 Formatgebundene Spezifikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.2.2 Formatunabhängige Spezifikationen . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.2.2.1 MPEG-Standards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.2.2.2 Das Music Ontology-Rahmenwerk . . . . . . . . . . . 69
4.3 Musikmetadatendienste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.3.1 Dienste zur Katalogisierung von Audiosignalträgern . . . . . . . 74
4.3.2 Dienste zur Musikempfehlung und -entdeckung . . . . . . . . . . 77
4.4 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5 Merkmalsextraktion 84
5.1 Audiosignalextraktion und -anreicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.1.1 Audiosignalextraktion - Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.1.2 Zeit-Frequenz-Transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.1.3 Perzeptionsmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.1.4 Statistiken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.1.4.1 Direkte Statistiken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.1.4.2 Spektralstatistiken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
5.1.4.3 Perzeptionsstatistiken . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.1.5 Histogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.1.5.1 Histogramme zur Rhythmusrepräsentation . . . . . . . 92
5.1.5.2 Histogramme zur Tonhöhenrepräsentation . . . . . . . 94
5.1.5.3 Histogramme zur Klangfarbenrepräsentation . . . . . . 95
5.1.6 Audiosignalanreicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.2 Metadatenanalyse und -anreicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.2.1 Metadatenextraktion von formatgebundenen Spezifikationen . . . 97
5.2.2 Metadatenanreicherung durch Informationssuche . . . . . . . . . 99
5.2.3 Klassifikation, Zuordnung und Ähnlichkeiten von Musikmetadaten 101
5.2.3.1 Multivariate Analysemethoden . . . . . . . . . . . . . 101
5.2.3.2 Algorithmen des Maschinellen Lernens . . . . . . . . . 105
5.2.3.3 Ontologien zur Klassifikation und Ähnlichkeitsanalyse 106
5.2.4 Persönliche Musikwissenbasis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
5.3 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
6 Zusammenfassung und Ausblick 110

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