- AutorIn
- Dipl. Med.-Inf. Thomas Gängler
- Titel
- Metadaten und Merkmale zur Verwaltung von persönlichen Musiksammlungen
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-72442
- Datum der Einreichung
- 10.09.2009
- Datum der Verteidigung
- 24.11.2009
- Freie Schlagwörter (DE)
- Musikmerkmalsextraktion, Musikmerkmale, Musikmetadaten, Music-Information-Retrieval, Music Ontology, Semantic Web
- Freie Schlagwörter (EN)
- Musical Feature Extraction, Musical Features, Music Metadata, Music Information Retrieval, Music Ontology, Semantic Web
- Klassifikation (DDC)
- 780
- Klassifikation (RVK)
- LR 57600
- Normschlagwörter (GND)
- Musiktonträger, Elektronische Publikation, Privatsammlung, Bestandserschließung
- GutachterIn
- Prof. Dr. Ing. Klaus Meißner
- BetreuerIn
- Dr.-Ing. Annett Mitschick
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-72442
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 22.09.2011
- Dokumenttyp
- Studienarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
- Inhaltsverzeichnis
1 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