Die Entwicklung und Erforschung von inhaltsbasierenden "Music Information Retrieval (MIR)'' - Anwendungen in den letzten Jahren hat gezeigt, dass die automatische Generierung von Inhaltsbeschreibungen, die eine Identifikation oder Klassifikation von Musik oder Musikteilen ermöglichen, eine bewältigbare Aufgabe darstellt. Aufgrund der großen Massen an verfügbarer digitaler Musik und des enormen Wachstums der entsprechenden Datenbanken, werden Untersuchungen durchgeführt, die eine möglichst automatisierte Ausführung der typischen Managementprozesse von digitaler Musik ermöglichen.
In dieser Arbeit stelle ich eine allgemeine Einführung in das Gebiet des ``Music Information Retrieval'' vor, insbesondere die automatische Identifikation von Audiomaterial und den Vergleich von ähnlichkeitsbasierenden Ansätzen mit reinen inhaltsbasierenden “Fingerprint”-Technologien. Einerseits versuchen Systeme, den menschlichen Hörapparat bzw. die Wahrnehmung und Definition von "Ähnlichkeit'' zu modellieren, um eine Klassifikation in Gruppen von verwandten Musiktiteln und im Weiteren eine Identifikation zu ermöglichen. Andererseits liegt der Fokus auf der Erstellung von Signaturen, die auf eine eindeutige Wiedererkennung abzielen ohne jede Aussage über ähnlich klingende Alternativen. In der Arbeit werden eine Reihe von Tests durchgeführt, die deutlich machen sollen, wie robust, zuverlässig und anpassbar Erkennungssysteme arbeiten sollen, wobei eine möglichst hohe Rate an richtig erkannten Musikstücken angestrebt wird. Dafür werden zwei Algorithmen, Rhythm Patterns, ein ähnlichkeitsbasierter Ansatz, und FDMF, ein frei verfügbarer Fingerprint-Extraktionsalgorithmus mittels 24 durchgeführten Testfällen gegenübergestellt, um die Arbeitsweisen der Verfahren zu vergleichen. Diese Untersuchungen zielen darauf ab, eine möglichst hohe Genauigkeit in der Wiedererkennung zu erreichen. Ähnlichkeitsbasierte Ansätze wie Rhythm Patterns erreichen bei der Identifikation Wiedererkennungsraten bis zu 89.53% und übertreffen in den durchgeführten Testszenarien somit den untersuchten Fingerprint-Ansatz deutlich. Eine sorgfältige Auswahl relevanter Features, die zur Berechnung von Ähnlichkeit herangezogen werden, führen zu äußerst vielversprechenden Ergebnissen sowohl bei variierten Ausschnitten der Musikstücke als auch nach erheblichen Signalveränderungen.The development and research of content-based music information retrieval (MIR) applications in the last years have shown that the generation of descriptions enabling the identification and classification of pieces of musical audio is a challenge that can be coped with. Due to the huge masses of digital music available and the growth of the particular databases, there are investigations of how to automatically perform tasks concerning the management of audio data.
In this thesis I will provide a general introduction of the music information retrieval techniques, especially the identification of audio material and the comparison of similarity-based approaches with content-based fingerprint technology. On the one hand, similarity retrieval systems try to model the human auditory system in various aspects and therewith the model of perceptual similarity. On the other hand there are fingerprints or signatures which try to exactly identify music without any assessment of similarity of sound titles. To figure out the differences and consequences of using these approaches I have performed several experiments that make clear how robust and adaptable an identification system must work. Rhythm Patterns, a similarity based feature extraction scheme and FDMF, a free fingerprint algorithm have been investigated by performing 24 test cases in order to compare the principle behind. This evaluation has also been done focusing on the greatest possible accuracy. It has come out that similarity features like Rhythm Patterns are able to identify audio titles promisingly as well (i.e. up to 89.53 %) in the introduced test scenarios. The proper choice of features enables that music tracks are identified at best when focusing on the highest similarity between the candidates both for varied excerpts and signal modifications
