Lern- und wissensbasierte Analyse musikalischer Rhythmen: Konzeption, Entwicklung und Evaluation eines Neuro-Fuzzy-Systems für die Erkennung rhythmischer Strukturen
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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| Veröffentlicht: |
Osnabrück
Electronic Publ.
2003
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| Schriftenreihe: | Osnabrücker Beiträge zur systematischen Musikwissenschaft
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Vorwort
v
Inhaltsverzeichnis viii
1 Einleitung 1
1.1 Analyse von Rhythmen ......................... 1
1.2 Computerbasierte Musikanalyse..................... 3
1.3 Wissensbasierte und lernende Modelle................. 4
1.4 Zielsetzung und Aufbau dieser Arbeit ................. 5
1
Grundlagen der Modellbildung 9
2 Musiktheoretische Aspekte 11
2.1 Rhythmusdefinitionen.......................... 11
2.2 Rhythmus in der Musiktheorie ..................... 12
2.3 Musiktheoretische Konzepte....................... 16
2.4 Musiktheoretische Systeme ....................... 25
2.5 Definitionen grundlegender Begriffe................... 28
3 Wahrnehmung und Produktion von Rhythmen 35
3.1 Musikpsychologische Ansätze...................... 35
3.2 Integration und
Segregation
von Ereignissen.............. 39
3.3 Gruppierung ............................... 41
3.4
Kategóriáié
Wahrnehmung........................ 48
3.5 Zusammenhang von Wahrnehmung und Produktion ......... 51
3.6 Agogik und Dynamik........................... 53
4 Kognition von Rhythmen 57
4.1 Kognition von Musik........................... 57
4.2 Repräsentation.............................. 60
4.3 Dynamik musikalischer Kognition.................... 67
4.4 Modelle der Kognition von Rhythmen................. 69
5 Informatische Grundlagen 77
5.1 Neuronale Netze.............................78
5.2 Fuzzy-Logik................................94
5.3 Neuro-Fuzzy-Systeme ..........................101
5.4 Repräsentation und Verarbeitung zeitlicher Informationen......107
5.5 Ähnlichkeitsmafie.............................109
6 Computerbasierte Analyse rhythmischer Strukturen 113
6.1 Die Entwicklung computerbasierter rhythmischer Analyse......113
6.2 Segmentierung..............................115
6.3 Ähnlichkeit
л
-on
Motiven.........................120
6.4 Modelle motivischer Analyse ......................124
Lern- und wissensbasierte Analyse von Rhythmen
II
Entwicklung eines Analysesystems 129
7 Konzeption 131
7.1 Problemstellung..............................131
7.2 Lösungsansatz...............................132
7.3 Aufbau des Systems...........................137
8 Interpretationen von Sequenzen 139
8.1 Erzeugung von Interpretationen.....................139
8.2 Segmentierung..............................140
8.3 Motivzuordnung.............................143
8.4 Notenzuordnung.............................145
8.5 Komplexität................................148
9 Bewertung 151
9.1 Anpassungen fuzzy-logischer Programme................151
9.2 Merkmale auf Motivebene........................153
9.3 Merkmale auf Phrasenebene.......................159
9.4 Regelsystem und neuronales Netz....................160
10 Auswahl und Training 167
10.1 Auswahlalgorithmus...........................167
10.2 Training..................................171
11 Implementation und Anwendung 177
11.1 Implementation..............................177
11.2 Anwendung................................181
12 Lernen 197
12.1 Effektivität der Lemverfahren......................197
12.2 Vergleich verschiedener Netzarchirektureu...............198
12.3 Aktivierung und Fehlerfuiiktion.....................205
12.4 Wirkung der Netzparameter.......................206
12.5 Interpretation der Gewichte.......................210
13 Zusammenfassung und Ausblick 213
13.1 Zusammenfassung ............................213
13.2 Ausblick..................................216
Literaturverzeichnis 219
A
Glossar 241
В
Beweise 245
Die strukturelle Beschreibung und analytische Erfassung von
Musik ¡st eine notwendige Voraussetzung für neue Computer¬
anwendungen, wie etwa Musiksuche oder Musiklernen im Inter¬
net. Von besonderer Bedeutung ¡st die Erkennung rhythmischer
Strukturen, denn der Rhythmus ist ein grundlegendes Phänomen
der Musik. In diesem Band wird ein Computermodell konzipiert,
entwickelt und evaluiert, das Modelle und Methoden der Mu¬
siktheorie, Musikpsychologie und Informatik verbindet. Im theo¬
retischen Teil werden zunächst die aktuellen Forschungsergebnis¬
se aus den relevanten Fachgebieten zusammengefaßt und ausge¬
wertet. Im praktischen Teil wird das
Integrated Segmentation and
Similarity Model
vorgestellt, das Rhythmen analysiert und ver¬
gleicht. Das Modell beinhaltet ein speziell entwickeltes Verfahren
des maschinellen Lernens, das Iterative Training, mit dem es seine
Analysefähigkeit anhand konkreter Beispiele verbessert. Die ab¬
schließende Evaluation belegt die besondere Leistungsfähigkeit
des gesamten Systems, durch das neue Qualitäten musikalischer
Computeranwendungen ermöglicht werden.
|
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort
v
Inhaltsverzeichnis viii
1 Einleitung 1
1.1 Analyse von Rhythmen . 1
1.2 Computerbasierte Musikanalyse. 3
1.3 Wissensbasierte und lernende Modelle. 4
1.4 Zielsetzung und Aufbau dieser Arbeit . 5
1
Grundlagen der Modellbildung 9
2 Musiktheoretische Aspekte 11
2.1 Rhythmusdefinitionen. 11
2.2 Rhythmus in der Musiktheorie . 12
2.3 Musiktheoretische Konzepte. 16
2.4 Musiktheoretische Systeme . 25
2.5 Definitionen grundlegender Begriffe. 28
3 Wahrnehmung und Produktion von Rhythmen 35
3.1 Musikpsychologische Ansätze. 35
3.2 Integration und
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von Ereignissen. 39
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Kategóriáié
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3.6 Agogik und Dynamik. 53
4 Kognition von Rhythmen 57
4.1 Kognition von Musik. 57
4.2 Repräsentation. 60
4.3 Dynamik musikalischer Kognition. 67
4.4 Modelle der Kognition von Rhythmen. 69
5 Informatische Grundlagen 77
5.1 Neuronale Netze.78
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5.3 Neuro-Fuzzy-Systeme .101
5.4 Repräsentation und Verarbeitung zeitlicher Informationen.107
5.5 Ähnlichkeitsmafie.109
6 Computerbasierte Analyse rhythmischer Strukturen 113
6.1 Die Entwicklung computerbasierter rhythmischer Analyse.113
6.2 Segmentierung.115
6.3 Ähnlichkeit
л
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6.4 Modelle motivischer Analyse .124
Lern- und wissensbasierte Analyse von Rhythmen
II
Entwicklung eines Analysesystems 129
7 Konzeption 131
7.1 Problemstellung.131
7.2 Lösungsansatz.132
7.3 Aufbau des Systems.137
8 Interpretationen von Sequenzen 139
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9.1 Anpassungen fuzzy-logischer Programme.151
9.2 Merkmale auf Motivebene.153
9.3 Merkmale auf Phrasenebene.159
9.4 Regelsystem und neuronales Netz.160
10 Auswahl und Training 167
10.1 Auswahlalgorithmus.167
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12 Lernen 197
12.1 Effektivität der Lemverfahren.197
12.2 Vergleich verschiedener Netzarchirektureu.198
12.3 Aktivierung und Fehlerfuiiktion.205
12.4 Wirkung der Netzparameter.206
12.5 Interpretation der Gewichte.210
13 Zusammenfassung und Ausblick 213
13.1 Zusammenfassung .213
13.2 Ausblick.216
Literaturverzeichnis 219
A
Glossar 241
В
Beweise 245
Die strukturelle Beschreibung und analytische Erfassung von
Musik ¡st eine notwendige Voraussetzung für neue Computer¬
anwendungen, wie etwa Musiksuche oder Musiklernen im Inter¬
net. Von besonderer Bedeutung ¡st die Erkennung rhythmischer
Strukturen, denn der Rhythmus ist ein grundlegendes Phänomen
der Musik. In diesem Band wird ein Computermodell konzipiert,
entwickelt und evaluiert, das Modelle und Methoden der Mu¬
siktheorie, Musikpsychologie und Informatik verbindet. Im theo¬
retischen Teil werden zunächst die aktuellen Forschungsergebnis¬
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wertet. Im praktischen Teil wird das
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vorgestellt, das Rhythmen analysiert und ver¬
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| spelling | Weyde, Tillman Verfasser (DE-588)129705691 aut Lern- und wissensbasierte Analyse musikalischer Rhythmen Konzeption, Entwicklung und Evaluation eines Neuro-Fuzzy-Systems für die Erkennung rhythmischer Strukturen Tillman Weyde Osnabrück Electronic Publ. 2003 VIII, 247 S. graph. Darst., Noten txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Osnabrücker Beiträge zur systematischen Musikwissenschaft 5 Zugl.: Osnabrück, Univ., Diss., 2003 Datenverarbeitung Fuzzy systems Musical analysis Data processing Musical meter and rhythm Data processing Neural networks (Computer science) Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Musik (DE-588)4040802-4 gnd rswk-swf Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 gnd rswk-swf Rhythmus (DE-588)4132330-0 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Rhythmus (DE-588)4132330-0 s Musik (DE-588)4040802-4 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 s DE-604 Osnabrücker Beiträge zur systematischen Musikwissenschaft 5 (DE-604)BV014180944 5 text/html http://www.epos.uni-osnabrueck.de/music/templates/buch.php?id=33 Volltext Digitalisierung UB Regensburg application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=014596235&sequence=000003&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis Digitalisierung UB Regensburg application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=014596235&sequence=000004&line_number=0002&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Klappentext |
| spellingShingle | Weyde, Tillman Lern- und wissensbasierte Analyse musikalischer Rhythmen Konzeption, Entwicklung und Evaluation eines Neuro-Fuzzy-Systems für die Erkennung rhythmischer Strukturen Osnabrücker Beiträge zur systematischen Musikwissenschaft Datenverarbeitung Fuzzy systems Musical analysis Data processing Musical meter and rhythm Data processing Neural networks (Computer science) Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Musik (DE-588)4040802-4 gnd Fuzzy-Logik (DE-588)4341284-1 gnd Rhythmus (DE-588)4132330-0 gnd |
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