Operationale Modelle musikalischer Ähnlichkeit für MIR

Die rapid anwachsende Menge von Musik, die heute in digitaler Form via Internet und Musikdatenbanken verfügbar ist, verlangt nach vollkommen neuen Computermethoden für die automatische Analyse, Charakterisierung, Distribution und Präsentation von Musik. Das noch sehr junge und derzeit rapid wachsende Forschungsgebiet namens Music Information Retrieval (MIR) ist eine direkte Antwort auf diese Situation. Unsere Forschungsgruppe hat in den letzten Jahren substanzielles Know-How im Bereich der intelligenten Musikverarbeitung erarbeitet. Ziel dieses Projekts ist es, unsere Expertise und unsere Methoden entlang dreier Forschungslinien so weit weiterzuentwickeln, dass sie die Grundlage für kommerziell relevante Anwendungsprojekte bilden können. Die wesentlichen Forschungsziele sind: - die Entwicklung von Computermodellen und Metriken musikalischer Ähnlichkeit, die den Computer effektiv in die Lage versetzen zu `verstehen`, welche Musikstücke für menschliche Hörer ähnlich sind; - die Entwicklung neuer Verfahren für die automatische Strukturierung großer digitaler Musiksammlungen nach musikalischen Kriterien, basierend auf solchen Ähnlichkeitsmaßen; - die Entwicklung neuer Methoden für die Visualisierung solcher komplex strukturierter `Musikräume` sowie die Erforschung neuer Methoden, mit deren Hilfe der Benutzer gezielt in solchen Musikräumen navigieren, diese explorieren und für ihn relevante Musik finden kann. Das Ergebnis dieser Forschungen werden neue Computermethoden sein, auf deren Basis eine Vielzahl intelligenter Musikservices möglich werden, wie z.B. die inhaltsbasierte automatische Organisation von Musiksammlungen, die intelligente Suche nach Musikfiles nach musikalischen Kriterien, die automatische Erstellung von Playlisten, intelligente Musikempfehlungssysteme usw. -- Services, nach denen eine große Nachfrage bestehen wird in der sich gerade entwickelnden Ära der digitalen Musik.