Beschreibung
Diese Arbeit befasst sich mit dem Problem der automatischen Notentranskription von monophonischem Audiomaterial. Die automatisierte Transkription einer einstimmigen Melodie bringt viele Vorteile für alle Arten von Musikern mit sich. Einerseits nimmt Sie eine Menge Arbeit ab. Gerade viele Jazzmusiker müssen aufgrund der Notenknappheit immer wieder Transkriptionen von anderen Liedern anfertigen, was ein gutes Gehör und viel Geduld erfordert. Andererseits wäre es ein großer Vorteil für Anfänger um ihr Spiel auf Genaugigkeit zu analysieren. Die vorgestellte Pipeline basiert hauptsächlich auf zwei Algorithmen zur Erkennung der fundamentalen Frequenz in einem zeit-diskreten Signal, YIN und MPM, sowie einem Notenbasierenden Onset-Kollektor. Es wurde ein Prototyp entwickelt, das System wurde evaluiert und die Ergebnisse sind gut. Eine durchschnittliche Notenerkennungsrate von 79.58% wurde erreicht, was den praktischen Einsatz einer solchen Anwendung ermöglicht.
Autorenporträt
Michael Wager ist freiberuflich als Software-Ingenieur tätig. Weitere Infos unter www.mwager.de.
