Wenn Computer Musik hören
An der Technischen Universität Wien werden Algorithmen zur computergestützten Musikerkennung entwickelt. Solche Systeme können ihre Benutzer neue Musik entdecken lassen, sie werden aber auch schon zum Filtern eingesetzt.
Nicht nur im Internet, auch auf so manchem privaten Computer haben sich seit der zunehmenden Digitalisierung von Musikstücken teils unüberschaubare Sammlungen angehäuft. Thomas Lidy vom Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme der Technischen Universität [TU] Wien möchte mit neu entwickelten Rechenmodellen, Algorithmen, nun Ordnung ins Chaos bringen.
Die Methode soll aber auch bisher unbekannte Stücke in einer Datenbank aufspüren, die etwa dem persönlichen Geschmack eines Benützers entsprechen könnten.
Die Form der Musik
Im Rahmen seiner Diplomarbeit auf dem Forschungsgebiet "Music Information Retrieval" entwickelte Lidy diese Algorithmen, die für jedes Stück in einer Datenbank etwa Rhythmusmuster berechnen. Ein solches Muster besteht aus bis zu 1.400 Features oder Zahlen, welche die Musik beschreiben. Anhand der Muster kann der Computer die Stücke nach bestimmten Genres - wie Pop, Klassik und World-Music - klassifizieren und in klangliche Ähnlichkeiten einteilen.
Anschließend wird der PC trainiert, die Muster automatisch zu erkennen und bestehenden Kategorien zuzuordnen. Der Computer lernt, wie so ein Muster eines Hip-Hop- oder Rockstücks tendenziell auszusehen hat. "Die Software vergleicht sie miteinander und kann sie so einordnen", so Lidy.
Nach Geschmack des Users
Das System kann nicht nur Ordnung in Datenbanken bringen, sondern auch zu einer Art Musik-Scout werden. So kann man den Computer dazu bringen, dem eigenen Geschmack ähnliche Musikstücke in einer Datenbank zu finden - völlig unabhängig von Titelnamen und Interpreten. "Zeig mir alle Musikstücke, die ähnlich klingen", lautet der Befehl an die Maschine.
So kann der User auch unbekannte Künstler ausforschen und deren Musik kennen lernen. Laut Lidy wäre es sogar denkbar, dem Computer ein bestimmtes Lied vorzusummen, anschließend sucht dieser in einem Archiv das passende oder die passenden Stücke heraus.
Mustererkennung ist en vogue
Musikerkennungssysteme spielen aber auch in der Diskussion über den Urheberrechtsschutz in Sozialen Netzwerken eine Rolle. Das kalifornische Unternehmen Audible Magic betreibt eine Datenbank mit "Audio Fingerprints" von Musikstücken.
Lädt ein Nutzer eines Sozialen Netzwerks, das Audible Magic lizenziert hat, ein Musikstück hoch, prüft das System anhand der "Fingerprints" sofort, ob der Song urheberrechtlich geschützt ist oder nicht, und bietet dem Plattformbetreiber somit die Gelegenheit, das Stück zu filtern und nicht darstellen zu lassen.
Sowohl Rupert Murdochs Soziales Netzwerk MySpace als auch Googles Videoportal YouTube haben angekündigt, Audible Magic zum Filtern geschützter Inhalte auf ihren Plattformen nutzen zu wollen.
(APA | futurezone)