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Beat- und Metrumsextraktion mit gaußifizierten Einsatzzeiten Klaus Frieler Universität Hamburg Musikwissenschaftliches Institut Seminar 56.803, SoSe 08.

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1 Beat- und Metrumsextraktion mit gaußifizierten Einsatzzeiten Klaus Frieler Universität Hamburg Musikwissenschaftliches Institut Seminar , SoSe 08

2 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Motivation Ziel: Extrahiere Zeitbasis, Beat, Metrum und Phasenlage aus einer Liste von (nicht- quantisierten) Einsatzzeiten. Methode: Auto- und Kreuzkorrelation von gaussifizierten Einsatzpunkten, zusammen mit Heuristiken, die auf musikpsychologischer Rhythmusforschung beruhen.

3 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Überblick über Algorithmus 1.Berechne Gaußifikation mit Akzentregeln aus einer Liste von Einsatzpunkten. 2.Berechne Autokorrelationsfunktion (AKF). 3.Bestimme Beat und Zeitbasis aus den Maxima der gewichteten AKF. 4.Bestimme Gewichte für mögliche Metren und Phase durch Mustervergleich mit Hilfe von Kreuzkorrelation (KKF).

4 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Gaußifikation Zu einer Liste von Onsets {t i } ist eine Gaußifikation die Überlagerung von Gaußfunktionen mit Mittelwerten t i im Bereich ms (Zeitliche Ordnungsschwelle). Die Koeffizienten i werden mit einfachen (zeitlichen) Akzentregeln bestimmt.

5 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Zeitliche Akzentregeln Seien t i = t i -t i-1, die IOIs und a min, a maj > 0 zwei Akzentwerte. Initialisierung: i = 1, 1 = a min, N =a min Regel 1: Falls ( t i+1 -2 )/ t i >1 dann i = a min Regel 2: Falls ( t+1 + )/ t i >2 dann i = a maj

6 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Beispiel einer Gaussifikation Plauderei an der Linde (120 bpm, zeitlichem Rauschen = 50ms)

7 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Autokorrelation Autokorrelation ist Standardmethode um Periodizitäten in einem Signal zu entdecken. Idee: Verschiebe das Signal jeweils um eine bestimmte Zeit und vergleiche das Signal mit sich selbst (Multiplikation und Integration). Existieren Perioden in dem Signal, fallen bei der Periodenverschiebung Maxima auf Maxima => Höhere Korrelation.

8 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Beispiel einer Autokorrelation Korrelationen von Gaussifikationen können geschlossen integriert werden. AKF von Plauderei an der Linde:

9 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Bestimmung von Beat und Zeitbasis Beatlevel ist am stabilsten -> Finde Beat zuerst. Seit w(t)=exp(- ld 2( t/t s )) eine Tempopräferenzfunktion. t s ~ 500ms (spontanes Tempo.) Die Beatzeit T B ist das argmax der mit w gewichteten AKF. (argmax AKF(t)*w(t)) Die Zeitbasis T ist das argmax der einfachen (binären/ternären) Unterteilungen des Beats.

10 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Tempopräferenz Tempopräferenzfunktion w(t)=exp(- ld 2( t/t s )) (Nach Parncutt, 1984)

11 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Bestimmung von Metrum und Phase Berechne Kreuzkorrelation mit Gaussifikationen von metrischen Schablonen für den bestimmten Beat, z.B. (2,0,0) für ¾, oder (2,0,1,0) für 4/4. Die Maximalpunkte der KKF sind Kandidaten für die Phase. Der entsprechende Wert der KKF ist der Passwert (match) dieser Phase. Das totale Gewicht für ein (Metrum, Phasen)-Paar ist das Produkt des Phasen-Passwerts mit dem AKF- Wert der Periode des Metrums.

12 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Beispiel für Kreuzkorrelation KKF für 2/4 Bester 2/4-Takt (Plauderei an der Linde)

13 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Beispiel Plauderei an der Linde Beat: 516 ms Zeitbasis: 246 ms MetrumPhasePasswertGewicht 2/4545ms /4540ms /4545ms

14 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Evaluation Das Modell wurde mit 586 Luxemburgischen Volkslieder und ver-schiedenen Akzentwerten getestet. Alle Melodien hatten Tempo 120 bpm und das Metrum (2,3,4 oder 6) war bekannt. 80% der Stücke hatten einen Auftakt (1-3 Achtel) Beaterkennungsfehler war ~12% (auschließlich 2:3 und 2:1 Verwechs-lungen)

15 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Evaluation Fehlerfunktionen: 1.c M1 = #Richtige Periode bis auf Vielfache/N 2.c M2 = # Richtige Periode /N 3.c M3 = # Richtige absolute Taktlänge/N 4.c = #Richtige absolute Phase/N

16 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Evaluation: Fehlerfunktionen (a min, a maj )c M1 c M2 c M3 C (1,1)78%41%48%32% (1,2)82%46%55%62% (2,1)80%43%50%27% (2,2)81%45%55%50% (2,3)80%47%58%64% (2,4)77%44%57%64% Zufall25%

17 Klaus Frieler: Beat- und Metrumsinduktion Zusammenfassung Vielversprechende erste Resultate Beaterkennung ist recht stabil und verlässlich. Oktav- und Quintfehler bei der Metrumserkennung (d.h. 2/4 - 4/4, 6/8 – 3/4) sind das häufigste Problem. Die Benutzung von Akzentregeln verbessert die Phasenfindung signifikant Vorteil: Modell kann mit Audio- und symbolischen Daten arbeiten. Nachteil: KKF ist rechnerisch recht aufwändig Kulturelle Abhängigkeit der Akzentmuster


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