Gibt es vorzugsweise offene CS-Probleme, die irgendwie mit Musik oder Musiktheorie zusammenhängen? Ich würde an ein Problem mit der Notenschrift denken, aber auch an Wahrscheinlichkeiten bei der Randomisierung nach einer Skala oder einer Tonalität oder allgemein, was als Harmonie in Frequenzen und Physik, Elektromagnetismus und Wellenformen angesehen wird.
Können Sie Beispiele für den Bereich nennen, den ich kennenlernen möchte?
Wie erfolgreich wird die Melodie beispielsweise bei einem Algorithmus, der eine Melodie errät, einem Künstler oder einem Entscheidungsproblem ähneln, das machbar sein könnte, oder was denken Sie?
Antworten:
Man kann sich leicht viele verschiedene Probleme vorstellen:
All diese Dinge werden tatsächlich getan.
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Musik ist eine nette / saubere / natürliche Art, sich einigen sehr fortschrittlichen CS-Algorithmen / -Anwendungen usw. zu nähern, und in den letzten zehn Jahren gab es eine große Anzahl von Innovationen und Kreuzungen zwischen den beiden Bereichen, insbesondere bei Computermusik-Software.
Ein wichtiger Bereich ist der Versuch, verschiedene Kanäle von einem gemischten Klang zu trennen. Mit anderen Worten, nehmen Sie an, dass separate Spuren zu einer einzigen Spur zusammengemischt werden (separate Instrumente, Gesang usw.). Es ist eigentlich ein sehr fortgeschrittenes statistisches / KI-Problem, die ursprünglichen Spuren von der gemischten Spur zu trennen. Eine andere grundlegende Anwendung versucht, Vocals nur aus der Musik zu entfernen. Hierfür werden Geräte beworben, von denen einige hochentwickelt und teuer sind und als Stimmentferner bezeichnet werden . Das gleiche Problem tritt auch in anderen Formen der Statistik auf. Mein Verständnis ist, dass ICA, unabhängige Komponentenanalyse verwendet werden kann, um dieses Problem zu lösen.
Ein weiterer interessanter Anwendungsbereich von CS für Musik im Zusammenhang mit Gesang, der im letzten Jahrzehnt einen massiven Anstieg verzeichnet hat: Tonhöhenkorrekturen oder sogenannte Autotune-Funktionen, die die Stimmlage an diskrete In-Key-Inkremente anpassen. Autotune hat seinen Ursprung in der wissenschaftlichen / statistischen / mathematischen Analyse; aus Wikipedia:
Außerdem beinhalten Audio-Plugins für Effekte oder "Effektboxen" häufig viele hochentwickelte CS / Signalverarbeitungskonzepte, die eng mit der algorithmischen und mathematischen Theorie verbunden sind, wie z. B. Fourier-Transformationen usw. Ein weiterer häufiger Effekt bei einigen algorithmischen Theorien / Komplexitäten ist der Hall, der seine Wurzeln in der mathematischen Faltung hat .
Ref [3] aus Wikipedia mit mehr zu Autotune & Hildebrand: The Gerbils Revenge / Auto-Tune korrigiert die Tonhöhe eines Sängers. Es verzerrt auch - eine große Tradition im Pop. , Sasha Frere-Jones, New Yorker 09.06.2008
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Es gibt ein MIR-Feld ( Machine Information Retrieval ), das sich mit dem Abrufen von Informationen aus Musik befasst. Möglicherweise finden Sie interessante Artikel " Ansätze des maschinellen Lernens zum Abrufen von Musikinformationen " von Tao Li et al. Dies beschreibt verschiedene Probleme bei MIR und entsprechende Ansätze für maschinelles Lernen:
Ein weiteres gutes Papier ist " Contextual Music Information Retrieval and Recommendation: Stand der Technik und Herausforderungen " von Marius Kaminskas et al. das beschreibt auch die bereits erwähnten MIR-Probleme und:
Die Doktorarbeit " Musikempfehlung und Entdeckung. Im langen Schwanz " von Òscar Celma Herrada ist eine großartige Ressource, und ich persönlich habe die Folien genossen .
Schließlich wird bald eine MIR-Sommerschule organisiert. Die Registrierung ist bereits geschlossen, aber Sie können die Materialien dieser Schule interessant finden.
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