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Such- und Empfehlungsmaschinen mit Spezialisierung auf globale Musikbestände (Worldmusic) gibt es bisher kaum. Das Projekt GlobalMusic2.1 will dem entgegenwirken.
Das Projektvorhaben entwickelt eine neue Generation der hybriden Musiksuche unter Einbeziehung von Verfahren des Music Information Retrieval (MIR) sowie von Web2.0-Techniken, mit dem Ziel, eine neue Qualität bei der automatisierten Empfehlung und Online-Vermarktung globaler Musikbestände zu erreichen.
Musikaufnahmen werden dabei automatisch von einer lernfähigen Software bezüglich rhythmischer, klanglicher und weiterer Eigenschaften analysiert, wodurch eine effiziente und präzise Einordnung neuer Inhalte in den Musikbestand ermöglicht wird. Dieser Prozess ist durch Nutzerinteraktion trainierbar. Indem Nutzer Kategorien, wie z.B. regionale Sub-Genres, anlegen und zu diesen Kategorien exemplarische Songs/Ausschnitte vorgeben, wird das System flexibel an neue musikalische Ausdrucksformen und regionale Nutzerkontexte angepasst. Ein prototypischer Workflow bestehend aus semantischer Indexierung, Nutzerinteraktion, Modelladaption sowie Such- und Empfehlungsfunktionen wird auf Basis der zu entwickelnden Basistechnologien implementiert und anhand diverser globaler Musikinhalte und Nutzergruppen evaluiert.
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