Automatic transcription of bass guitar tracks applied for music genre classification and sound synthesis

﻿Musiksignale bestehen in der Regel aus einer Uberlagerung mehrerer Einzelinstrumente. Die meisten existierenden Algorithmen zur automatischen Transkription und Analyse von Musikaufnahmen im Forschungsfeld des Music Information Retrieval (MIR) versuchen, semantische Information direkt aus diesen gemischten Signalen zu extrahieren. In den letzten Jahren wurde haufig beobachtet, dass die Leistungsfahigkeit dieser Algorithmen durch die Signaluberlagerungen und den daraus resultierenden Informationsverlust generell limitiert ist. Ein moglicher Losungsansatz besteht darin, mittels Verfahren der Quellentrennung die beteiligten Instrumente vor der Analyse klanglich zu isolieren. Die Leistungsfahigkeit dieser Algorithmen ist zum aktuellen Stand der Technik jedoch nicht immer ausreichend, um eine sehr gute Trennung der Einzelquellen zu ermoglichen. In dieser Arbeit werden daher ausschlieslich isolierte Instrumentalaufnahmen untersucht, die klanglich nicht von anderen Instrumenten uberlagert sind. Exemplarisch werden anhand der elektrischen Bassgitarre auf die Klangerzeugung dieses Instrumentes hin spezialisierte Analyse- und Klangsynthesealgorithmen entwickelt und evaluiert.Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit wird ein Algorithmus vorgestellt, der eine automatische Transkription von Bassgitarrenaufnahmen durchfuhrt. Dabei wird das Audiosignal durch verschiedene Klangereignisse beschrieben, welche den gespielten Noten auf dem Instrument entsprechen. Neben den ublichen Notenparametern Anfang, Dauer, Lautstarke und Tonhohe werden dabei auch instrumentenspezifische Parameter wie die verwendeten Spieltechniken sowie die Saiten- und Bundlage auf dem Instrument automatisch extrahiert. Evaluationsexperimente anhand zweier neu erstellter Audiodatensatze belegen, dass der vorgestellte Transkriptionsalgorithmus auf einem Datensatz von realistischen Bassgitarrenaufnahmen eine hohere Erkennungsgenauigkeit erreichen kann als drei existierende Algorithmen aus dem Stand der Technik. Die Schatzung der instrumentenspezifischen Parameter kann insbesondere fur isolierte Einzelnoten mit einer hohen Gute durchgefuhrt werden.Im zweiten Teil der Arbeit wird untersucht, wie aus einer Notendarstellung typischer sich wieder- holender Basslinien auf das Musikgenre geschlossen werden kann. Dabei werden Audiomerkmale extrahiert, welche verschiedene tonale, rhythmische, und strukturelle Eigenschaften von Basslinien quantitativ beschreiben. Mit Hilfe eines neu erstellten Datensatzes von 520 typischen Basslinien aus 13 verschiedenen Musikgenres wurden drei verschiedene Ansatze fur die automatische Genreklassifikation verglichen. Dabei zeigte sich, dass mit Hilfe eines regelbasierten Klassifikationsverfahrens nur Anhand der Analyse der Basslinie eines Musikstuckes bereits eine mittlere Erkennungsrate von 64,8 % erreicht werden konnte.Die Re-synthese der originalen Bassspuren basierend auf den extrahierten Notenparametern wird im dritten Teil der Arbeit untersucht. Dabei wird ein neuer Audiosynthesealgorithmus vorgestellt, der basierend auf dem Prinzip des Physical Modeling verschiedene Aspekte der fur die Bassgitarre charakteristische Klangerzeugung wie Saitenanregung, Dampfung, Kollision zwischen Saite und Bund sowie dem Tonabnehmerverhalten nachbildet. Weiterhin wird ein parametrischerAudiokodierungsansatz diskutiert, der es erlaubt, Bassgitarrenspuren nur anhand der ermittel- ten notenweisen Parameter zu ubertragen um sie auf Dekoderseite wieder zu resynthetisieren. Die Ergebnisse mehrerer Hotest belegen, dass der vorgeschlagene Synthesealgorithmus eine Re- Synthese von Bassgitarrenaufnahmen mit einer besseren Klangqualitat ermoglicht als die Ubertragung der Audiodaten mit existierenden Audiokodierungsverfahren, die auf sehr geringe Bitraten ein gestellt sind.