INFORMATIK 2017: Music Information Retrieval für deutschsprachige Volkslieder

Die 47. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (GI) in Chemnitz findet in diesem Jahr unter dem Motto „Digitale Kulturen“ statt. Auch das Thema Digital Humanities wird dabei aufgegriffen, bspw. in einem dedizierten Workshop zum Thema Modellierungsfragen in den Digitalen Geisteswissenschaften. Darüber hinaus wird in weiteren thematischen Workshops der Einsatz von informatischen Methoden in anderen Disziplinen thematisiert, etwa im Workshop Musik trifft Informatik. Im Rahmen der letztgenannten Veranstaltung wurde aus Regensburg ein Beitrag vorgestellt:

  • Lamm, L. & Burghardt, M. (2017). Entwicklung eines Music Information Retrieval-Tools zur Melodic Similarity-Analyse deutschsprachiger Volkslieder. In Eibl, M. & Gaedke, M. (Hrsg.): INFORMATIK 2017, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2017.

Abstract: Wir präsentieren einen Beitrag zum Einsatz computergestützter Methoden für die quantitative Untersuchung einer großen Sammlung symbolisch repräsentierter Melodien deutschsprachiger Volkslieder. Im Zuge dessen wurde ein Music Information Retrieval-Tool (MIR) konzipiert, mit dem gezielt nach Liedblättern anhand bestimmter Metainformationen (z.B. Jahr, Sangesort, etc.), bestimmter Wörter in den Liedtexten oder bestimmter Sequenzen innerhalb der monophonen Melodien gesucht werden kann. Darüber hinaus kann mit dem MIR-Tool untersucht werden, ob es bspw. wiederkehrende Muster oder melodische Universalien in deutschsprachigen Volksliedern gibt. Insgesamt stehen drei Repräsentationsebenen für Suchanfragen zur Verfügung: Die Suche nach konkreten Melodiefragmenten (Tonhöhe / Tondauer), die Suche nach Intervallfolgen und die Suche nach abstrakten Melodiekonturen im Parsons-Code. Eine zentrale Herausforderung für die Umsetzung eines solchen MIR-Tools mit mehreren Repräsentationsebenen ist die Wahl einer geeigneten melodic similarity-Komponente. Wir beschreiben die Implementierung verschiedener edit distance-basierter Ansätze und präsentieren die Ergebnisse einer Evaluationsstudie für die unterschiedlichen Implementierungen. Alle Algorithmen und Converter wurden als generische Toolbox umgesetzt und stehen unter der MIT open source-Lizenz für die Nachnutzung zur freien Verfügung.

Keywords: music information retrieval, melodic similarity, edit distance, ngrams

Live-Demo und Demovideo des Tools zur Regensburger Liedblattanalyse:


Weitere Ressourcen aus dem Projektkontext:

Poster:

Weitere MIR-Systeme:

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