Musik Information Retrieval
Winter
(engl. Music Information Retrieval )
Modulnummer: FIN-INF-110520 |
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Kürzel MIR |
CP 5 |
Semester Winter |
Fachsem. ab 3. |
Dauer 1 Semester |
Sprache deutsch |
Niveau Bachelor |
| Link zum LSF: | LSF |
| Zugang beschränkt: | |
| Verantwortung: | Sebastian Stober |
| Dozent:in: | Sebastian Stober |
| Lehrveranstaltungen: |
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| Verwendbarkeit: | - B.Sc. INF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. CV: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. INGINF: Informatik - Wahlpflicht - B.Sc. WIF: Gestalten und Anwenden - Wahlpflicht - B.Sc. INF (bilingual): Informatik - Wahlpflicht |
Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden ...
- kennen die Grundlagen der digitalen Musikverarbeitung
- kennen unterschiedliche Musikformate (Repräsentationen) und relevanter Merkmale
- können Probleme der Musikanalyse mit Hilfe von Theorien und Methoden der Informatik analysieren und modellieren
- können computergestützte Lösungen für die Analyse von Musikdaten umzusetzen und erproben (u.a. Musiksynchronisation, Strukturanalyse, Content-Based Retrieval, Quellentrennung)
Inhalt:
- Music Representations
- Fourier Analysis of Signals
- Music Synchronization
- Music Structure Analysis
- Chord Recognition
- Tempo and Beat Tracking
- Content-Based Audio Retrieval
- Musically Informed Audio Decomposition
Arbeitsaufwand:
- Präsenzzeit = 56 Stunden: 2 SWS Vorlesung 2 SWS Übung
- Selbstständige Arbeit = 94 Stunden: Vor- und Nachbearbeitung von Vorlesung und Übung, Bearbeiten von Übungs- und Programmieraufgaben, Kursprojekt
| Prüfungsvorleistungen: | Studien-/Prüfungsleistungen: | Lehrform / SWS: |
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Prüfung in mündlicher Form: Ankündigung der notwendigen Vorleistungen in der ersten Veranstaltungswoche und auf der Vorlesungswebseite; Schein (mündlich): Ankündigung der notwendigen Vorleistungen in der ersten Veranstaltungswoche und auf der Vorlesungswebseite
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Vorlesung (2 SWS)
Übung (2 SWS)
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| Voraussetzungen nach Prüfungsordnung: | Empfohlene Voraussetzungen: |
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keine
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| Medienformen: | Literatur: |
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Meinard Müller: Fundamentals of Music Processing Using Python and Jupyter Notebooks 2nd edition, Springer 2021 ISBN: 978-3-030-69807-2
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Hinweise: