Computergestützte Musikanalyse: Szenarien, Methoden und Evaluationsprobleme

Abstract

Die Analyse großer Musikkorpora bietet großes Potential für die Musikwissenschaft. Um hierfür auch Audiodaten erschließbar zu machen, müssen Signalverarbeitungs- und Machine-Learning-Techniken unter Berücksichtigung musiktheoretischer Kenntnisse eingesetzt werden. Deep-Learning-Verfahren stoßen in diesem Bereich schnell an Grenzen: Oft sind Datensätze sind nicht im nötigen Umfang verfügbar, Aufgabenstellungen nur schwammig definiert und Annotationen hochsubjektiv. Dieser Vortrag stellt typische Szenarien und Datensätze vor, gibt einen Einblick in technische Methoden und zeigt Fallstricke bei deren Evaluierung und Bewertung auf. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, werden Evaluationsstrategien vorgestellt, die die Verfügbarkeit verschiedener Einspielungen klassischer Werke gezielt ausnutzen (Cross-Version Experimente).