Musikmetadaten und -merkmale Thomas Gängler
Belegarbeit - Verteidigung
Metadaten und Merkmalezur Verwaltung von
persönlichen Musiksammlungen
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\ Motivation \ Anwendungsfälle \ Musikmerkmale \ Merkmalsextraktion \ Fazit 02 / 24
# Darstellung von Anwendungsfällen im privaten Umfeld:
> Persönliche Musiksammlungen als Anwendungsbereich
# Untersuchung von Audio-Material-Analysetechniken und
-Beschreibungsformen:
> Charakteristische Merkmale und Metadatenstandards
> Prozess der Merkmals- und Metadatenextraktion
> Existierende Lösungen in diesem Bereich
# Konzeption und prototypische Umsetzung einer Audio-
Analyse-Komponente
Aufgabenstellung
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Agenda
03 / 24
# Motivation
# Anwendungsfälle auf private Musiksammlungen
# Musikmerkmale und -metadaten
# Merkmals- und Metadatenextraktion
# Fazit und Ausblick
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# Verlagerung in den Bereich digitaler Medien:
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> Größe der Sammlungen steigt
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> Erfordern moderne Musikmerkmalsextraktionstechniken
und Informationsanreicherungsmethoden
# Anpassung an die Wahrnehmung des Benutzers
Persönliche Musiksammlungen
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Musikinformationsretrieval
[01]
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# Ordnen
# Orientieren
# Suchen
# Empfehlen
# Wiedergabelisten- und Mixgenerierung
# Verändern
# Gemeinsam Benutzen
Anwendungsfälle
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# Individuelle Strategien: Musikkontext
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# Möglichkeit der Mehrfachbelegung von Metadatenfeldern
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> Austausch- und portierbar
Ordnen
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Orientieren
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# Modern:
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Beziehungsnetz
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# Verbalisierte Anfrage:
> Textanfrage H?�}N������gesprochene Anfrage H�R((N
> Stichwortsuche�H?�}N������Suche durch natürliche
Sprache H�R((N�
# Anfrage mit Audioinhalt:
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�� �~&�����%������!
� �� ���&����������%�������`�%����������% ����������H�R((N
# Sehr viel Kontext- und Inhaltsinformationen benötigt
# Anfragen oft unscharf formuliert
Suchen
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> Gemeinschaftliches Filtern
> Audiosignalanalyse (Inhaltsbasiertes FilternN
> Metadatenanalyse (Kontextbasiertes FilternN
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# Einbeziehung aller Musikmetadatentypen möglich
# Probleme: Popularitätsverzerrung$�Kalt-Start-Problem
# (�� ��!�����*�����"�&��������&Q�+�% �����Z� ���
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� �� Q+;+�@��&��� ����8�������������' �����������������$���
� � *��������������������~���H���������� �������N��
Empfehlen
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# Private Wiedergabeliste vs formaler Mix
> Präzise und vage Angabe von vielfältigen Informationen
# Arten der Wiedergabelistengenerierung:
� �� q �������������������H���+��������� ������������N
� �� ���������������&Q�+����*��!
� � �� %����������Z$�Musikkontext���������$�% �����
�� ^��������Z_;����� ���� �����������%���� ��
Wiedergabelisten und Mixe
[10]
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Gebrauchs- und Benutzungsanalysen
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� �� H}���ZN� ������������@��=�Q ����_Z������� ����� ��;������
� � ����J����������' ������������~��
� �� <���Q� �������Q���%���� ������ ����;�� �Q��
> Musikkommentierungsspiele
Verändern
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# Administrative Metadaten:
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� �� � ���������������H�����~Z'�� ��N
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> Digitales Ausleihen
Gemeinsam Benutzen
[11]
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und vagen Angaben in verschiedenen Bereichen
> Ausnutzung semantischer Zusammenhänge
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# Anforderungen von derzeitig existierenden Programmen zur
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Anforderungen
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einfache Audiosignaleigenschaften
angereicherte Audiosignaleigenschaften
Taxonomien
physikalische Beschreibungen
perzeptuelle Eigenschaften raum-zeitliche Struktureigenschaften
Expertentaxonomien Folksonomien
Frequenz, Spektrum, Intensität, Dauer
Grobheit, Einschwingzeit, Lautheit, ...
Tonhöhe, Tondauer,Klangfarbe
Harmonie, Rhythmus, Melodie, Musikvortragsbezeichnungen
Industrietaxonomien, Internettaxonomien
Genre, Stimmung, Instrumente, ...
Musikmerkmale
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# Arten von Musikgenretaxonomien:
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� �� )����������!�9�8�&��$�����������������$�����������
> Ein dritter Ansatz:
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Audiosignaleigenschaften
+ Expertentaxonomien
+ Folksonomien
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Musikgenretaxonomien
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# Metadatentypen:
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� �� � &J����*!�' ��������$���� ��$�;���������������$�+++
# Musikmetadatentypen:
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� �� %� ��������'��������!�,� ��������$�}��$�^�~�� �$
� � '������$�"�������&�$�+++
Musikmetadaten
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�� )���� ��&�=��������Q����������!
> MPEG-Standards: MPEG-7$�MPEG-21
> Ontologien: Music Ontology�����+�@������� ����
# Audiosignalträgerkatalogisierungsdienste:
> CDDB$�freeDB$�MusicBrainz$�Discogs$�Allmusic$�+++
# Musikempfehlungs- und entdeckungsdienste:
> Last.fm$�Pandora$�Amazon$�RockanangoZ���J���$�+++
Musikmetadatenformate und - dienste
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Musikmetadatenformate und -dienste
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redaktionelle kulturelle akustischeformatgebunden ++ +MPEG-7 und -21 ++ + ++Music Ontology +++ +++ +++CDDB² + + +freeDB +MusicBrainz ++ ++ +Discogs +++ ++Allmusic +++ ++ ++Last.fm ++ +++ +Pandora ++ ++ ++Amazon ++ +Rockanango ++ ++ ++
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Merkmalsextraktion
[12]
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Musikdokument
Audiosignal
Signalabtastung
Analyse-/Texturfenster
Zeit-Frequenz-Transformation
Perzeptionsmodelle
Histogramme
Direkte Statistiken
Spektralstatistiken
Perzeptionsstatistiken
MusikalischerFingerabdruck
STFT, DWT, VRT, ...
Mel-Skala,Bark-Skala
Rhythmus, Tonhöhe,Klangfarbe
Audiosignalextraktion
��� ^���������!
> MARSYAS$�CLAM$�Vamp
# Programmiersprache: ChucK
# Web Services:
> MUSCLE$�Echo Nest
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Musikdokument
Metadaten
Audiosignalanalyse
Metadatenanreicherung
Merkmalsvektoren
Klassifikation, Einordnung, Ähnlichkeiten
Persönliche Musikwissensbasis
Jaudiotagger, TagLib, Aperture,
Echo Nest, ...
Web Services, Suchmaschinen,Musikinformationsseiten, SPARQL-
Endpunkte, lokal bzw. privatenNetzwerk, ...Multivariate
Analysemethoden,Maschinelles Lernen,
Ontologien
Triple bzw. Quad Store,audioDB
Metadatenextraktion
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# Fazit:
> Modellierung des Musikwahrnehmungs- und Verarbeits-
prozesses ist komplex
> Kombination der Merkmalsextraktionstechniken und
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� �� �����=���� ���%&����������������� ���*����������
> Ontologiebasiertes Metadatenformat (Music OntologyN�� �
� � �����������& ������ ���Z ��&�=��������Q����������
> Umfangreiche persönliche Musikwissensbasis als
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Fazit und Ausblick
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Fazit und Ausblick
# Ausblick:
> Implementierung einer persönlichen Musikwissensbasis
> Ausnutzung des Web of Data ����<��������������� ��
> Ontologiebasiertes Musikmetadatenformat in
Musikdokumenten
> Erweiterung der Music Ontology (Wiedergabelisten-
� � �������� ��$�������������������������� ������Q��N
> Optimierung der Extraktionsabläufe (VRT$�+++N� ��
� � @������ ���Z$�"�������������Z� ���^�������������������
> Digitales Ausleihen
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Bilderverzeichnis
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\ Motivation \ Anwendungsfälle \ Musikmerkmale \ Merkmalsextraktion \ Fazit 26 / 24
CDDB ���!__���+���������+��_
freeDB ���!__���+�����&+���_
MusicBrainz ���!__ ���&����Q+���_
Discogs ���!__���+�������+��_
Allmusic ���!__���+��� ���+��_
Last.fm ���!__���+�����+��_
Pandora ���!__���+������+��_
Rockanango ���!__���+������ ���+��_
Amazon ���!__���+��Q��+��_
Musikmetadatendiensteverzeichnis
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MARSYAS ,������}Q��������+�'��� ������$�%���~��������^�����*����~���������% ������ �� � � �������+���q�������$�Y� ������������q�������$��������������*�����~$�����+CLAM ��*����%�������$��� �%� �$�����q�*���,�����+�Y(%'!�%�)������������ � � @������������^����q�*����������Y����Z�������% ����%���������+�?��� � � ���������������%Y'�' ������������$���������������$�������;��&���$�Y���������$��� � � ��%$�R���&�������+Vamp ���!__���+*�� ����+���_ChucK ,��<���$�^�&�����)��&����$���������~�^+�Y���+�Y�&������%���~���������~������� � � �������Y� "�����������(��� ���+�?��������������������������?�������������� �� � � Y� ����' ����Y����������H?Y'YN$�"��������$�q=�����$�����+MUSCLE � ���!__���+ ����Z���+���_EchoNest ���!__���+��������+��_Jaudiotagger ���!__���+J�����+���_J� ���������_����8+J�Aperture� � ���!__���� ��+�� ��������+���_����8+���TagLib� � ���!__��*�����+���+���_��������_�����&+���audioDB ���!__�����+���+����+��+ �_��������_� ����&_
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Musikwahrnehmung
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# Klassisch:
> Facetttennavigation
> Coverbild-Anzeige
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�� '������H�����8�&���������������N!�;�Q��� ������Q
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�� '������H�������&���������������N!�)�����*�������
� �� ��� ��$�}��Q&������$�+++
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�� '�8!�����������$�;�Q��� ������Q$�Q �=�Q������?�����������
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�� '�8!�jZqZ^� �H������������ ���*���%�����$�,��.�$�)��&�N
� �� {���������������Q��
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\ Motivation \ Anwendungsfälle \ Musikmerkmale \ Merkmalsextraktion \ Fazit 38 / 24
Musikmerkmale und -metadaten
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# Rhythmus-Muster�H�&��N���Rhythmus-Histogramm�H ����N
^�~�� ���������
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Klangfarbenhistogramm
# VRT-Spektrogramm zur Klangfarbenrepräsentation [17]
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Metadatenextraktion
# Metadatenextraktion aus Musikdokumenten:
� �� �� ���������$�TagLib$�Echo Nest
# Metadatenanreicherung durch Informationssuche:
> Web Services$�� ����������$�SPARQL-Endpunkte
� �� (�����&Q�+���*��������Q�����
�� "������������$�� ���� ��� ���{������������!
� �� ' ���*�������%���~����������HY� ����$�'q�$�"��$�+++N
� �� '������������(������H�''$���'$�Boosting$�+++N
> Ontologien (Similarity Ontology$�+++N
# Persönliche Musikwissensbasis
> Quad Store$�audioDB
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SPARQL-Anfrage
DBTune� � � � ���!__�&� ��+���_BBC Backstage� ���!__&&�+���������+��_�����
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MARSYAS Music A���~���$�R�����*��$�����SYnthesis for Audio SignalsCLAM C++ Library for Audio and Music MUSCLE Multimedia Understanding through S�������$�Computation and LEarningSTFT Short-Time Fourier-TransformationDWT Diskrete Wavelet-TransformationVRT Variable Resolution TransformSPARQL S�%^�(�Protocol and RDF Query LanguageMDS MultiDimensionale SkalierungKNN K����������Neuronale NetzeHMM Hidden-Markov-ModelleSVM Support-Vektor-Maschinen
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