Andreas Arzt, Matthias Dorfer,
"Aktuelle Entwicklungen in der Automatischen Musikverfolgung"
: Proceedings of Informatik 2017 Konferenz, 9-2017
Original Titel:
Aktuelle Entwicklungen in der Automatischen Musikverfolgung
Sprache des Titels:
Deutsch
Original Buchtitel:
Proceedings of Informatik 2017 Konferenz
Original Kurzfassung:
Diese Arbeit befasst sich mit aktuellen Entwicklungen in der automatischen Musikverfolgung
durch den Computer. Dieser Prozess ist auch unter den Begriffen ?Score Following? oder
?Real-time Music Tracking? bekannt. Es handelt sich dabei um Algorithmen, die einer musikalischen
Aufführung ?zuhören?, das aufgenommene Audiosignal mit einer (abstrakten) Repräsentation des
Notentextes vergleichen und sozusagen in diesem mitlesen. Der Algorithmus kennt also zu jedem
Zeitpunkt die Position der Musiker im Notentext. Diese Information erlaubt die Realisierung einer
Reihe von Anwendungen, zum Beispiel der automatischen Musikvisualisierung und der automatischen
Begleitung. Neben der Vermittlung eines generellen Überblicks, liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit
auf der Beleuchtung des Aspekts der Flexibilität und der einfacheren Nutzbarkeit dieser Algorithmen.
Es wird dargelegt, welche Schritte getätigt wurden (und aktuell getätigt werden) um den Prozess
der automatischen Musikverfolgung einfacher zugänglich zu machen. Dies umfasst Arbeiten zur
automatischen Identifikation von gespielten Stücken und deren flexible Verfolgung ebenso wie aktuelle
Ansätze mithilfe von Deep Learning, die es erlauben Bild und Ton direkt zu verbinden, ohne Umwege
über abstrakte und nur unter großem Zeitaufwand zu erstellende Zwischenrepräsentationen.
Forschungs-