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Titel:Ein Beitrag zur tonraumbasierten Analyse und Synthese musikalischer Audiosignale
Autoren:Dr.-Ing. Gatzsche, Gabriel [Autor]
Dr.-Ing. Mehnert, Markus [Autor]
Dateien:
[Dateien anzeigen]ASCII Text, Adobe PDF
[Details]3,42 MB in 3 Dateien
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Dateien vom 12.08.2011 / geändert 12.08.2011
URL für Lesezeichen:http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=18765
URN (NBN):urn:nbn:de:gbv:ilm1-2011000164
Kollektion:Dissertationen/Habilitationen
Status:Dokument veröffentlicht
Sprache:Deutsch
Dokumententyp:Dissertation
Medientyp:Text
Beitragende:Prof. Dr.-Ing. Brandenburg, Karlheinz [Betreuer/Doktorvater]
Prof. Dr.-Ing. Sporer, Thomas [Gutachter]
Prof. Krämer, Thomas [Gutachter]
Stichwörter:Tonraum, Musiktheorie, Musiksynthese, Musikinstrument, Musikvisualisierung, Musikanalyse, Music Information Retrieval, Maschinelles Lernen, Tonarterkennung, Akkorderkennung
Evaluationstyp:Für die Langzeitarchivierung vorgesehen
Dewey Decimal Classification:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 620 Ingenieurwissenschaften » 621 Angewandte Physik
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Beschreibungen:Abstract (eng.)

Zusammenfassung:
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, Verbesserungen in der Analyse und Synthese von Audiosignalen durch Anwendung von Tonräumen zu erreichen. Im ersten Teil, der die Kapitel 2 bis 6 enthält und von Gabriel Gatzsche verfasst wurde, erfolgt die mathematisch-geometrische Beschreibung der Tonalität auf verschiedenen hierarchischen Ebenen angelehnt an Fred Lerdahls Tonal Pitch Space, David Gatzsches Kadenzkreis und Elaine Chew’s Spiral Array (Berechnung von geometrischen Schwerpunkten in Tonraummodellen). Mit Hilfe zweier Formeln, der Symmetriemodell-Generatorformel und dem SYM-Operator, wird es möglich, die Entstehung der wichtigsten Hauptebenen der abendländischen Tonalität aus einer Quintreihe zu beschreiben, verschiedene, auf eine Tonart bezogene Modelle zu erzeugen und auf den jeweiligen Symmetrieton zu zentrieren. Damit gelingt es, eine Vielzahl bereits existierender Modelle zu verbinden und in ein einheitliches als Symmetriemodell bezeichnetes Framework zu integrieren. Um auch reale Musiksignale tonraumbasiert analysieren zu können, wird mit dem Summenvektor im kreisförmigen Tonraum ein Feature-Vektor vorgestellt, der wichtige tonale Eigenschaften eines Musiksignals niedrigdimensional repräsentiert. Dazu gehören z.B. funktionstheoretische Eigenschaften, das Tongeschlecht, Spannungs- und Auflösungsbestreben oder auch harmonische Mehrdeutigkeiten. Weiterhin wird der Tonigkeits-Tonhöhenraum eingeführt, der den unterschiedlichen Oktavlagen von Tonigkeiten geometrische Positionen so zuordnet, dass durch Wahl eines Raumauschnittes „gut klingende“ Akkorde erzeugt und durch Transformation des Raumausschnittes „günstig“ ineinander übergeblendet werden können. Dies führt zur Entwicklung eines neuartigen Musikinstrumentes, das als HarmonyPad bezeichnet wird. Dieses erlaubt einem Musiker, direkt mit geometrischen Tonräumen zu interagieren und damit Musiksignale zu erzeugen. Markus Mehnert untersucht im zweiten Teil der Arbeit in den Kapiteln 7 bis 12 die Anwendbarkeit des Symmetriemodells auf konkrete Probleme des Music Information Retrieval (MIR). Hier werden sowohl die Tonart- als auch die Akkorderkennung betrachtet. Im Bereich der Tonarterkennung, die sich derzeit auf die Erkennung von Dur- und Molltonarten beschränkt, wird ein neuer Algorithmus vorgestellt, der auf dem Symmetriemodell basiert. Dieser verbessert den Stand der Technik erheblich. Darüber hinaus wird ein vollkommen neuer Ansatz vorgestellt, der die Tonarterkennung auf die sechs gebräuchlichsten Kirchentonarten erweitert, da diese besser als die reine Erkennung von Dur und Moll geeignet sind, den Charakter eines Musikstückes widerzuspiegeln. Zusätzlich wird ein neues Bewertungsmaß eingeführt, das den Vergleich mit zukünftigen Verfahren ermöglicht. Es wird ein für das MIR neues maschinelles Lernverfahren (HMM/KNN) vorgestellt, das die beiden Verfahren Hidden Markov Models und k Nearest Neighbours verknüpft. Im Bereich der Akkorderkennung werden mit diesem neuen Verfahren bessere Ergebnisse als mit allen vorhergehenden Verfahren erzielt. Dabei zeigt sich auch, dass der Merkmalsvektor des Symmetriemodells in Verbindung mit Akkorderkennung signifikant besser ist als der Chromavektor, der den Stand der Technik repräsentiert.
Hochschule/Fachbereich:Technische Universität Ilmenau » Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Dokument erstellt am: 12.08.2011
Dateien geändert am: 12.08.2011
Datum der Promotion: 29.04.2011