Das führt eigentlich sehr nahtlos über in das heutige Thema, das ich vorstellen will,

die Musikverarbeitung.

Und das Schöne an dem Gebiet ist, dass man es gerne mit den Daten auch schon zu tun hat,

mit den Rohdaten selbst zu tun hat.

Das würde ich jetzt bei Börsenkursen oder Aktienkursen nicht unbedingt sagen.

Ich weiß nicht, wie das mit elektromagnetischen Wellen ist.

Musikalische Schallwellen sind einfach schon ästhetisch.

Sehr schön.

Die hört man sich gerne an.

Und Musik ist einfach reichhaltig, vielfältig und lässt sich auch auf ganz unterschiedliche

Weise darstellen.

Zum Beispiel kann man Musik rein grafisch, visuell darstellen über den Notentext.

Dann hat man es natürlich mit akustischen Daten zu tun, mit Audiodaten, mit CD-Aufnahmen.

Dann kann man Musik symbolisch darstellen, zum Beispiel mittels XML-artiger Formate.

Man hat es mit Mididaten zu tun, also Daten mit denen man Synthesizer steuern kann.

Es gibt zahlreiche Literatur über Musik.

In Bezug zum Video hat man über Musik Filme.

Dann hat es natürlich Querverbindungen zur Sprachverarbeitung, wenn man an Gesang denkt,

bis hin zu Bewegungsdaten.

Wenn man zum Beispiel an Tanz denkt oder auch umgekehrt, kann man Bewegungen über Sonifikation

häufig hörbar machen.

Unsere Community im Bereich der sogenannten Music Information Retrievals beschäftigt

sich jetzt mit der Analyse von Musikdaten in ihrer ganzen Vielfältigkeit.

Ich speziell interessiere mich für die Analyse von Musiksignalen.

Diese Signale sollen auf musikalisch sinnvolle Weise verarbeitet analysiert werden.

Zum Beispiel hinsichtlich der Harmonik, der Melodik, der Rhythmik oder der Motivik.

Hier geht es insbesondere um den Entwurf musikalisch-semantisch relevanter Audio-Merkmale.

Wir beschäftigen uns auch mit der Entwicklung von Werkzeugen zur inhaltbasierten multimodalen

Suche und Interaktion.

In der nächsten halben Stunde möchte ich Ihnen einen kleinen Einblick in dieses Forschungsgebiet

geben.

Ich möchte mit einer sehr alten Musikdarstellung beginnen, mit der Klavierwalzendarstellung.

Hier werden Noten repräsentiert durch Lochstreifen.

Die Zeit verläuft horizontal, die Höhe des Lochstreifens codiert die Musik, die Tonhöhe

und die Länge eines Lochstreifens eine Tondauer.

Also jeder Lochstreifen entspricht einer Note.

Solche Klavierwalzen wurden zum Beispiel verwendet, um selbst spielende Klaviere zu steuern.

Eine Technik, die schon mehr als 100 Jahre alt ist.

Stichwort Pianola.

Das war zu der Zeit sehr beliebt.

Es war eine der wenigen Möglichkeiten Musik zu reproduzieren außerhalb des Konzertsaals.

Erst nachdem die Schallackplatte aufkam und die Langspielplatte, ist diese Technik wieder

sehr schnell verschwunden.

Wenn man jetzt so eine Klavierwalzendarstellung schematisch darstellt, hat man es im Prinzip

mit Rechteckmustern zu tun.

Die Zeit verläuft horizontal und die Tonhöhe verläuft vertikal und jedes Rechteck entspricht

einer Note.

Anhand des Beispiels möchte ich erläutern, was wir unter inhaltbasierter Suche verstehen.

Wenn man jetzt Musikdaten suchen will, ohne auf manuell erstellte Annotationen zurückzugreifen,

muss man die Anfrage selbst in der Datenart stellen, in der man auch suchen möchte.