Vorlesung: Digitale Musikanalyse - Wie gut können Computer hören?

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Diese Vorlesung richtet sich primär an Studierende der Digitalen Geistes- und Sozialwissenschaften.

COVID-19 Update

Die Vorlesung wird zum geplanten Termin und im geplanten Umfang stattfinden, zunächst vollständig als virtueller Kurs mit Video-Stream sowie Texten, Videos und Übungsaufgaben zum Selbststudium. Die virtuellen Präsenzphasen werden als Videokonferenzen über ZOOM ausschließlich innerhalb des vorgesehenen Zeitslots Mittwoch 14-18 Uhr stattfinden. Die Anmeldung über StudOn ist zwingend; alle relevanten Informationen und Materialien werden über diesen Kanal verteilt. Link zu StudOn

Credits

5 ECTS (Vorlesung+Übung) für Bachelorstudierende der Digitalen Geistes- und Sozialwissenschaften

Inhaltliche Voraussetzungen

Grundkenntnisse im Notenlesen (Violin- und Bassschlüssel) sowie Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich. Spezielle Vorkenntnisse im Bereich der Musiktheorie sind nicht nötig, sondern werden in der Vorlesung vermittelt.

Technische Voraussetzungen

Laptop/PC, Internet, Mikrophon/Lautsprecher oder Headset, Software (ZOOM und Python)

Inhalte

Als Teilbereich der „Digital Humanities“ gewinnen auch in der Musikforschung computergestützte Ansätze an Bedeutung. Diese Vorlesung führt in das Gebiet der Musikanalyse ein. Grundlegende Typen von Musikdaten und Analysemethoden werden im Detail besprochen und in der Übung praktisch bearbeitet. Als ein Schwerpunkt wird gezeigt, wie Tonaufnahmen musikalisch analysiert und relevante Informationen extrahiert werden können. Weiterer Schwerpunkt ist die Anwendung auf große Datensätze unter Einbeziehung des Maschinellen Lernens (Korpusanalyse). Eine kritische Diskussion aus Sicht der verschiedenen Disziplinen soll Herausforderungen und Chancen der interdisziplinären Musikforschung verdeutlichen.

Themen (u.a.):

  • Musikdarstellungen (Notentext, MIDI, Audio)
  • Grundlegende Konzepte der Musiktheorie (Tonsatz/Gehörbildung)
  • Computergestützte Harmonieanalyse und Visualisierung
  • Analyse großer Musikdatensätze (Korpusanalyse)
  • Maschinelles Lernen und automatische Stilerkennung

Das folgende Video stellt den Dozenten und die Thematik vor:

Material

Weiterführende Literatur

  1. Hendrik Schreiber, Christof Weiß, and Meinard Müller
    Local Key Estimation in Classical Music Recordings: A Cross-Version Study on Schubert's Winterreise
    In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2020.
    @inproceedings{SchreiberWM20_LocalKey_ICASSP,
    author    = {Hendrik Schreiber and Christof Wei{\ss} and Meinard M{\"u}ller},
    title     = {Local Key Estimation in Classical Music Recordings: A Cross-Version Study on {S}chubert's {W}interreise},
    booktitle = {Proceedings of the {IEEE} International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing ({ICASSP})},
    pages     = {},
    address   = {Barcelona, Spain},
    year      = {2020}
    }
  2. Christof Weiß, Matthias Mauch, Simon Dixon, and Meinard Müller
    Investigating Style Evolution of Western Classical Music: A Computational Approach
    Musicae Scientiae, 23(4): 486–507, 2019. PDF Details DOI
    @article{WeissMDM19_StyleEvolution_MusicaeScientiae,
    author  = {Christof Wei{\ss} and Matthias Mauch and Simon Dixon and Meinard M{\"u}ller},
    title   = {Investigating Style Evolution of {W}estern Classical Music: A Computational Approach},
    journal = {Musicae Scientiae},
    volume  = {23},
    number  = {4},
    pages   = {486--507},
    year    = {2019},
    doi     = {10.1177/1029864918757595},
    url-pdf = {https://doi.org/10.1177/1029864918757595},
    url-details = {https://www.audiolabs-erlangen.de/resources/MIR/cross-era/}
    }
  3. Christof Weiß, Stefan Balke, Jakob Abeßer, and Meinard Müller
    Computational Corpus Analysis: A Case Study on Jazz Solos
    In Proceedings of the 19th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR): 416–423, 2018. PDF
    @inproceedings{WeissBAM18_JazzComplexity_ISMIR,
    author    = {Christof Wei{\ss} and Stefan Balke and Jakob Abe{\ss}er and Meinard M{\"u}ller},
    title     = {Computational Corpus Analysis: A Case Study on Jazz Solos},
    booktitle = {Proceedings of the 19th International Society for Music Information Retrieval Conference ({ISMIR})},
    pages     = {416--423},
    address   = {Paris, France},
    year      = {2018},
    url-pdf   = {2018_WeissBAM_JazzComplexity_ISMIR.pdf}
    }
  4. Christof Weiß, Frank Zalkow, Meinard Müller, Stephanie Klauk, and Rainer Kleinertz
    Computergestützte Visualisierung harmonischer Verläufe: Eine Fallstudie zu Wagners Ring
    In Proceedings of the 47. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI): 205–217, 2017. PDF
    @inproceedings{WeissZMKK_WagnerRing_GI,
    author    = {Christof Wei{\ss} and Frank Zalkow and Meinard M{\"u}ller and Stephanie Klauk and Rainer Kleinertz},
    title     = {{C}omputergest{\"u}tzte {V}isualisierung harmonischer {V}erl{\"a}ufe: {E}ine {F}allstudie zu {W}agners {R}ing},
    booktitle = {Proceedings of the 47. Jahrestagung der Gesellschaft f{\"{u}}r Informatik ({GI})},
    pages     = {205--217},
    address   = {Chemnitz, Germany},
    year      = {2017},
    url-pdf   = {https://scholar.google.de/scholar?oi=bibs&cluster=2644185005337595181&btnI=1&hl=de}
    }
  5. Christof Weiß, Rainer Kleinertz, and Meinard Müller
    Möglichkeiten der computergestützten Erkennung und Visualisierung harmonischer Strukturen — eine Fallstudie zu Richard Wagners "Die Walküre"
    In Bericht zur Jahrestagung der Gesellschaft für Musikforschung (GfM) 2015 in Halle/Saale, 2016. PDF
    @inproceedings{WeissKM16_Walkuere_GfM,
    author    = {Christof Wei{\ss} and Rainer Kleinertz and Meinard M{\"u}ller},
    title     = {{M}{\"o}glichkeiten der computergest{\"u}tzten {E}rkennung und {V}isualisierung harmonischer {S}trukturen -- eine {F}allstudie zu {R}ichard {W}agners "{D}ie {W}alk{\"u}re"},
    booktitle = {{B}ericht zur {J}ahrestagung der {G}esellschaft f{\"u}r {M}usikforschung ({GfM}) 2015 in Halle/Saale},
    editor    = {Wolfgang Auhagen and Wolfgang Hirschmann},
    publisher = {{S}chott {C}ampus},
    address   = {Mainz, Germany},
    year      = {2016},
    url-pdf   = {http://schott-campus.com/wp-content/uploads/2016/09/weiss-et-al_wagner-1.pdf}
    }
  6. Christof Weiß and Meinard Müller
    Quantifying and Visualizing Tonal Complexity
    In Proceedings of the 9th Conference on Interdisciplinary Musicology (CIM): 184–187, 2014. PDF
    @inproceedings{WeissM14_TonalComplexity_CIM,
    author    = {Christof Wei{\ss} and Meinard M{\"u}ller},
    title     = {Quantifying and Visualizing Tonal Complexity},
    booktitle = {Proceedings of the 9th Conference on Interdisciplinary Musicology ({CIM})},
    pages     = {184--187},
    address   = {Berlin, Germany},
    year      = {2014},
    url-pdf   = {CIM14_WeissMueller_TonalComplexity.pdf}
    }
  7. Christof Weiß and Julian Habryka
    Chroma-Based Scale Matching for Audio Tonality Analysis
    In Proceedings of the 9th Conference on Interdisciplinary Musicology (CIM): 168–173, 2014. PDF
    @inproceedings{WeissH14_LocalKeys_CIM,
    author    = {Christof Wei{\ss} and Julian Habryka},
    title     = {Chroma-Based Scale Matching for Audio Tonality Analysis},
    booktitle = {Proceedings of the 9th Conference on Interdisciplinary Musicology ({CIM})},
    pages     = {168--173},
    address   = {Berlin, Germany},
    year      = {2014},
    url-pdf   = {CIM14_WeissHabryka_ScaleMatching.pdf}
    }