Kilian, Jürgen (2005)
Inferring Score Level Musical Information From Low-Level Musical Data.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung
Kurzbeschreibung (Abstract)
This thesis is focussed on inferring score level information from low-level symbolic musical data. It gives an introduction into approaches for musical quantisation, tempo detection, voice separation, as well as key and meter detection or the inference of secondary score level information. The thesis introduces also new approaches based on pattern detection and statistical analysis for the core issues tempo detection and quantisation. For the voice separation problem the thesis introduces a now approach based on local search.
| Typ des Eintrags: |
Dissertation
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| Erschienen: |
2005 |
| Autor(en): |
Kilian, Jürgen |
| Art des Eintrags: |
Erstveröffentlichung |
| Titel: |
Inferring Score Level Musical Information From Low-Level Musical Data |
| Sprache: |
Englisch |
| Berater: |
Walter, Prof. Dr. H. K.-G. ; Hoos, Prof. Dr. H. H. |
| Publikationsjahr: |
11 Februar 2005 |
| Ort: |
Darmstadt |
| Verlag: |
Technische Universität |
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Datum der mündlichen Prüfung: |
8 Oktober 2004 |
| URL / URN: |
urn:nbn:de:tuda-tuprints-5297 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): |
This thesis is focussed on inferring score level information from low-level symbolic musical data. It gives an introduction into approaches for musical quantisation, tempo detection, voice separation, as well as key and meter detection or the inference of secondary score level information. The thesis introduces also new approaches based on pattern detection and statistical analysis for the core issues tempo detection and quantisation. For the voice separation problem the thesis introduces a now approach based on local search. |
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Alternatives oder übersetztes Abstract: |
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Alternatives Abstract | Sprache |
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Diese Arbeit gibt eine Übersicht über die Kernprobleme bei der Konvertierung von symbolischen musikalischen Rohdaten in Partiturinformation: Tempo Erkennung, Quantisierung und Stimmentrennung. Neben diesen Kernproblemen werden auch Themen wie Takt- und Tonarterkennung bzw. die Erkennung von sekundauml;ren Partitur-Informationen behandelt. In der Arbeit werden fü die Kernprobleme Tempo-Erkennung und Quantisierung neue Konzepte vorgestellt, welche auf Mustererkennung und statistischer Analyse basieren. Für das Stimmentrennungproblem wird ein Verfahren basierend auf lokaler Suche vorgestellt. | Deutsch |
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| Freie Schlagworte: |
Computermusik, Tempo Erkennung, Quantisierung, Stimmentrennung, GUIDO Musiknotation |
| Schlagworte: |
| Einzelne Schlagworte | Sprache |
|---|
| Computermusic, Quantisation, Tempo Detection, Voice Separation, GUIDO Music Notation | Englisch |
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| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): |
000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): |
20 Fachbereich Informatik |
| Hinterlegungsdatum: |
17 Okt 2008 09:21 |
| Letzte Änderung: |
26 Aug 2018 21:25 |
| PPN: |
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Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: |
8 Oktober 2004 |
| Schlagworte: |
| Einzelne Schlagworte | Sprache |
|---|
| Computermusic, Quantisation, Tempo Detection, Voice Separation, GUIDO Music Notation | Englisch |
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| Export: |
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