Music Processing Analysis (MPA)2.5 ECTS
(englische Bezeichnung: Music Processing Analysis)
(Prüfungsordnungsmodul: Technische Wahlpflichtmodule)

Lectures:

• • Music Processing Analysis
    (Vorlesung, 2 SWS, Meinard Müller, Mon, 16:00 - 18:00, 3R4.04)

Empfohlene Voraussetzungen:

In this course, we discuss a number of current research problems in music processing or music information retrieval (MIR) covering aspects from information science and digital signal processing. We provide the necessary background information and give numerous motivating examples so that no specialized knowledge is required. However, the students should have a solid mathematical background. The lecture is accompanied by readings from textbooks or the research literature. Furthermore, the students are required to experiment with the presented algorithms using MATLAB.

Inhalt:

Music signals possess specific acoustic and structural characteristics that are not shared by spoken language or audio signals from other domains. In fact, many music analysis tasks only become feasible by exploiting suitable music-specific assumptions. In this course, we study feature design principles that have been applied to music signals to account for the music-specific aspects. In particular, we discuss various musically expressive feature representations that refer to musical dimensions such as harmony, rhythm, timbre, or melody. Furthermore, we highlight the practical and musical relevance of these feature representations in the context of current music analysis and retrieval tasks. Here, our general goal is to show how the development of music-specific signal processing techniques is of fundamental importance for tackling otherwise infeasible music analysis problems.

Lernziele und Kompetenzen:

Fachkompetenz

Verstehen

• Die Studierenden stellen zentrale Aufgabenstellungen der Musikverarbeitung in eigenen Worten dar und skizzieren Lösungsansätze.

• Die Studierenden verstehen die Eigenschaften von unterschiedlichen Darstellungsformen von Musik.

Anwenden

• Die Studierenden wenden grundlegende Algorithmen zur Analyse und zum Vergleich von Musiksignalen an.

• Die Studierenden können voraussagen, wie sich unterschiedliche musikalische Eigenschaften bei der Signalanalyse auswirken.
  

Analysieren

• Die Studierenden beobachten und diskutieren die Bedeutung und Auswirkung von Parametern bei der Musikanalyse.

• Die Studierenden stellen unterschiedliche Verfahren bei der Analyse von Periodizitäten gegenüber.

Evaluieren (Beurteilen)

• Die Studierenden hinterfragen Annahmen, die implizit bei der Verwendung von Analysemethoden gemacht werden.

• Die Studierenden schätzen ein, wann Methoden bei der Analyse von gewissen Musiksignalen funktionieren könnten und wann sie typischerweise versagen.
  

Lern- bzw. Methodenkompetenz

• Die Studierenden bereiten sich auf die Vorlesung anhand ausgewählter Literatur vor.

• Die Studierenden hinterfragen bestehende Ansätze hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in der Praxis.

• Die Studierenden beachten Fragen der Effizienz bei den diskutierten Algorithmen.

Selbstkompetenz

• Die Studierenden hinterfragen ihr Verständnis von dem Gelernten anhand von Übungsaufgaben.

• Die Studierenden formulieren Fragen und stellen diese in der Vorlesung an den Dozenten und die Zuhörerschaft.
  

Sozialkompetenz

• Die Studierenden organisieren selbständig Lerngruppen, in denen der Stoff diskutiert und vertieft wird.

• Die Studierenden simulieren mit ihren Kommilitonen mündliche Prüfungen.
  

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Communications and Multimedia Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2011 | TechFak | Communications and Multimedia Engineering (Master of Science) | Masterprüfung | Wahlpflichtmodule | Technische Wahlpflichtmodule)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Music Processing Analysis (Prüfungsnummer: 302148)

(englischer Titel: Music Processing Analysis)

Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: WS 2018/2019, 1. Wdh.: SS 2019

1. Prüfer:

Meinard Müller