Mehrschichtige Analyse und Strukturierung von Musiksignalen

自动将Verarbeitung von Musiksignalen steht man aufgrund der Vielutigkeit von Musik in Form and Inhalal vor Gor Herosforderderungen.I m metrum-Projekt Sollen Robust e-and Adaptive Analyst-and Strukturierungsa men für Musiksignale MIT Dm Ziel entwickelt wden，akustisch and musikalisch Begründete ariablitäten in den Griff zu bekomman.我们的创新之处在于分析和预测的结果，同时也包括时代、韵律、动力、和谐和自由法。我们经常在Zahlreichen Interpreplationen Volliegt的解释中看到这一点。我们将在自动分析和分段分析的基础上进行统计分析和解释。实践和Nachhaltigkeit sicherzustellen，Sollen在操作麻省理工学院的DEM贝多芬-Haus Bonn和der Hochschule für Musik Saar Benutzerschnittstellen zur多模导航在MusikdatenBeständen和手不分船Strukturierungskriterien entwickelt是。在贝多芬-豪斯的数字时代，贝多芬-豪斯实现了贝多芬-豪斯的数字艺术，并在此基础上建立了自己的艺术博物馆。

Bei der automatisierten Verarbeitung von Musiksignalen steht man aufgrund der Vielfältigkeit von Musik in Form und Inhalt vor großen Herausforderungen. Im METRUM-Projekt sollen robuste und adaptive Analyse- und Strukturierungsalgorithmen für Musiksignale mit dem Ziel entwickelt werden, akustisch und musikalisch begründete Variabilitäten in den Griff zu bekommen. Die wesentliche Innovation des METRUM-Projekts besteht in einer mehrschichtigen Analyse und Strukturierung unter simultaner Berücksichtigung unterschiedlicher Aspekte wie z.B. Zeit, Rhythmus, Dynamik, Harmonie und Klangfarbe. Neben diesen Aspekten soll ausgenutzt werden, dass ein Musikstück oft in zahlreichen Interpretationen vorliegt. Das simultane Einbeziehen dieser Aspekte und Interpretationen wird zu einer wesentlichen Stabilisierung der automatischen Analyse- und Segmentierungsergebnisse führen. Um Praxisrelevanz und Nachhaltigkeit sicherzustellen, sollen in Kooperation mit dem Beethoven-Haus Bonn und der Hochschule für Musik Saar Benutzerschnittstellen zur multimodalen Navigation in Musikdatenbeständen anhand unterschiedlicher Strukturierungskriterien entwickelt werden. Diese sollen dann für das Digitale Beethoven-Haus implementiert und sowohl dem breiten Museumspublikum als auch einem Fachpublikum zugänglich gemacht werden.