Aktuelle Entwicklungen in der Automatischen Musikverfolgung

Abstract

Diese Arbeit befasst sich mit aktuellen Entwicklungen in der automatischen Musikverfolgung durch den Computer. Dieser Prozess ist auch unter den Begriffen „Score Following“ oder „Real-time Music Tracking“ bekannt. Es handelt sich dabei um Algorithmen, die einer musikalischen Aufführung „zuhören“, das aufgenommene Audiosignal mit einer (abstrakten) Repräsentation des Notentextes vergleichen und sozusagen in diesem mitlesen. Der Algorithmus kennt also zu jedem Zeitpunkt die Position der Musiker im Notentext. Diese Information erlaubt die Realisierung einer Reihe von Anwendungen, zum Beispiel der automatischen Musikvisualisierung und der automatischen Begleitung. Neben der Vermittlung eines generellen Überblicks, liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Beleuchtung des Aspekts der Flexibilität und der einfacheren Nutzbarkeit dieser Algorithmen. Es wird dargelegt, welche Schritte getätigt wurden (und aktuell getätigt werden) um den Prozess der automatischen Musikverfolgung einfacher zugänglich zu machen. Dies umfasst Arbeiten zur automatischen Identifikation von gespielten Stücken und deren flexible Verfolgung ebenso wie aktuelle Ansätze mithilfe von Deep Learning, die es erlauben Bild und Ton direkt zu verbinden, ohne Umwege über abstrakte und nur unter großem Zeitaufwand zu erstellende Zwischenrepräsentationen.