Segmentation of Identical and Simultaneously Played Traditional Music Instruments using Adaptive

Nowadays, mining of the musical ensemble has become very crucial since the information inside a musical ensemble is required by any musical contents services. In this research, we introduce Gamelan as one of the Indonesian traditional music instruments as our research objective. To indicate the changes of Gamelan features (i.e. tempo also the hammer struck styles) the segmentation of Gamelan music instruments is required as the music tagging tools. Adaptive LMS is employed for segmenting identical instruments that are played in the concurrent fashion. The target is to find how many instruments are played at the same time or separated by very short time (≤ 1 ms). The experiment results demonstrate robust detection with 0.02 ms accuracy for segmenting identical and simultaneously played Gamelan instruments. These results are employed for indicating the changes of Gamelan features, such as tempo also the hammer struck styles

Automatisierte Extraktion rhythmischer Merkmale zur Anwendung in Music Information Retrieval-Systemen

This thesis describes the automated extraction of features for the description of the rhythmic content of musical audio signals. These features are selected with respect to their applicability in music information retrieval (MIR) systems. While research on automatic extraction of rhythmic features, for example tempo and time signature has been in progress for some time, current algorithms still seem to be a long way from matching human recognition performance. Among the reasons of the difference between the performances of a machine listening system and a trained listener are the use of information on different levels of abstraction and musical knowledge in human cognition. The approach described here is influenced by these two principles of cognition. In order to identify appropriate features and relevant aspects of human processing of audio signals the necessary knowledge of musicology, psychoacoustics and cognition science are described.Subsequently, the description of the state-of-the-art comprises known methods for the extraction of rhythmic features from musical audio signals. The main part of the thesis contains a collection of machine-listening methods evaluating information on different levels of abstraction. A compact representation of metrical structure of musical audio signals is proposed.The evaluation of low-level features enables the application of musical knowledge to a minimal degree only. On the other hand it becomes apparent, that the processing of high-level features is prone to errors due to the propagation of the errors in the extraction process of this information. This motivates the joint evaluation of low- and high-level information depending on their reliability. The extraction of rhythmic features from information of automated detected percussive instruments represents a technical progress compared to the state-of-the-art. The segmentation of the audio signals in characteristic and similar regions representing verse or chorus for example is introduced as a valuable pre-processing step. The achieved significant improvements of the recognition rate are proved with real-world test data. The performances of the developed methods are evaluated using a large corpus of test data and the applicability of the extracted features for the use in an exemplary MIR-system is examined.Das Thema dieser Dissertation ist die Extraktion von Merkmalen, die rhythmische Eigenschaften von Audiosignalen beschreiben. Diese Merkmale sind für die Anwendung in Music Information Retrieval (MIR)-Systemen ausgewählt. Obwohl in der Vergangenheit an der Extraktion rhythmischer Merkmale wie zum Beispiel Tempo und Taktart in großem Umfang gearbeitet wurde, erreichen aktuelle Verfahren nicht die Erkennungsleistung eines geübten Zuhörers. Eine der Ursache dafür wird in der Auswertung von Informationen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen beim Menschen vermutet, eine weitere bei der Berücksichtigung von \mbox{musikalischem} Vorwissen. Der hier beschriebene Ansatz orientiert sich an diesen Analyse\-mechanismen. Zur Identifikation von geeigneten Merkmalen und relevanten Aspekten der menschlichen Verarbeitung der Schallsignale werden Grundlagen aus Musiktheorie, Psychoakustik und Kognitionswissenschaft erklärt. Bekannte Verfahren zur Extraktion rhythmischer Merkmale werden in einer ausführlichen Darstellung des Standes der Technik anschließend erläutert. Der Hauptteil der Arbeit enthält eine Zusammenstellung von Verfahren des maschinellen Hörens, die Informationen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen auswerten. Eine kompakte Darstellung der metrischen Struktur wird zur Ermittlung der metrischen Merkmale vorgestellt.Da einerseits die Auswertung von Low-level-Merkmalen die Anwendung von musikalischem Vorwissen nur in geringen Maß ermöglicht, und andererseits die Informationen auf höheren Abstraktionsebenen durch ihre Fehlerhaftigkeit die Erkennungsleistung in verschiedenen Situationen einschränken können, werden die Ergebnisse der verschiedenen Verfahren in Abhängigkeit ihrer Konfidenzmaße zu einem Gesamtergebnis zusammengefasst. Die Extraktion von rhythmischen Merkmalen aus den Informationen maschinell detektierter perkussiver Instrumente stellt einen Fortschritt im Vergleich zu bekannten Arbeiten dar. Eine Segmentierung in charakteristische Abschnitte des Audiosignals, die zum Beispiel Strophe oder Refrain repräsentieren, wird als Vorverarbeitungsschritt zur Analyse vorgestellt und die dadurch erreichte signifikante Verbesserung der Erkennungs\-leistung nachgewiesen. Die Leistungsfähigkeit der Verfahren wird anhand eines umfangreichen Testdatensatzes evaluiert und die Eignung der extrahierten Merkmale in einem MIR-System untersucht