Music Retrieval jenseits einfacher Audio-Ähnlichkeit

Digitale Musikarchive haben heutzutage Größenordnungen erreicht, die "intelligente" Computerprogramme notwendig machen, die den Benutzer beim Auffinden und Abrufen von gewünschter Musik unterstützen. Als Reaktion auf diese Anforderungen entwickelt der immer noch im Wachstum begriffene Forschungsbereich Music Information Retrieval (MIR) Methoden, die den Zugriff auf Musik vereinfachen sollen. Das vorangegangene FWF-Projekt L112 "Operational Models of Music Similarity for Music Information Retrieval" ermöglichte uns, unsere Expertise im Bereich der intelligenten Musikverarbeitung zu vertiefen und Audioanalysemethoden zu entwickeln, die jetzt in ersten kommerziellen Projekten eingesetzt werden. Außerdem unternahmen wir erste Schritte in Richtung Extraktion relevanter (Meta-)Daten über Musikkünstler aus dem Internet. Das Ziel dieses neuen Projekts ist es, speziell diese letztere Forschung an Web-basierten Methoden der automatischen Informationsgewinnung weiter voranzutreiben und effektive und robuste Computermethoden zu entwickeln, die als Basis für kommerziell relevante Anwendungen dienen können. Vornehmlich wird die Forschung auf 4 Hauptziele ausgerichtet sein: - Überwinden der Abhängigkeit von kommerziellen Web-Suchmaschinen, die im Moment benötigt werden, um musikrelevante Webseiten zu erhalten; - Verbesserung von bestehenden Web-basierten MIR-Methoden zur Gewinnung von Kontextinformation sowie Verstärkung der Robustheit dieser Methoden durch verbesserten Umgang mit mehrdeutiger Information; - Entwicklung von Methoden, die die Darstellung von Musikstücken und -künstlern in einem "semantischen" Raum ermöglichen, der durch aussagekräftige Worte und Beschreibungen charakterisiert wird; - Automatische Identifikation semantischer Beziehungen jenseits reiner akustischer Ähnlichkeit, um die Möglichkeiten bestehender Retrieval-Systeme zu erweitern und bestehende Musikähnlichkeitsmaße zu verbessern. Das Ergebnis dieser Forschung werden Web-basierte Methoden sein, die vielfältige Arten von musikrelevanten Informationen herleiten können, ohne dabei von kommerziellen Suchmaschinen abhängig zu sein. Durch den Einsatz dieser Methoden werden neue Services, beispielsweise Musik-Informationssysteme, die autonom künstlerrelevante Daten sammeln und aufbereiten sowie Beziehungen zwischen Künstlern entdecken, oder Musiksuchmaschinen, die durch natürlichsprachige Beschreibungen abgefragt werden können, ermöglicht. Auch bestehende, auf Audio-Analyse basierende Musikservices werden von diesen zusätzlichen Informationsquellen profitieren.