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„Düsterkeit“ in der Musik: Physikalische Entsprechungen und Vorhersagemodelle

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Day / Time: 21.03.2018, 11:20-11:40
Room: MW 0350
Typ: Poster
Das Posterforum zu diesen Postern findet am Mittwoch von 16:00 - 16:40 Uhr direkt am Poster in der Magistrale des MW-Gebäudes - Posterinsel E - statt. Die Poster hängen von Dienstag morgen bis Donnerstag nachmittag.
Abstract: Hintergrund: Von Dowlands "Songs of Darkness" bis hin zu Genres wie Gothic oder Doom Metal ist "Düsterkeit" eine Dimension von Musik, die sich auch abseits melancholischer Texte im Klangbild niederschlagen kann. Von der Klangfarbenforschung ausgehend wird "Helligkeit" häufig als eine zentrale perzeptuelle Klangfarbendimension angesehen. Dies wirft u.a. die Frage auf, ob es hierbei einen (umgekehrt proportionalen) Zusammenhang gibt, bzw. ob es andere/zusätzliche Faktoren für die klangliche Düsterkeitsbewertung gibt. Fragestellungen/Ziele: Wie lässt sich das Wahrnehmungskonzept klanglicher "Düsterkeit" anhand von Audiomerkmalen charakterisieren? Korreliert die empfundene musikalische "Düsterkeit" antiproportional mit der klangfarblichen "Helligkeit"? Ziel ist die Erstellung eines Modells zur automatischen Vorhersage der wahrgenommenen "Düsterkeit" von Musikstücken.Methode: 150 Musikbeispiele aus 10 unterschiedlichen Subgenres der Bereiche Metal, Techno, Gothic und Pop wurden anhand von Hörerstatistiken der Internetplattform LastFM selektiert. Die Refrains dieser Stücke wurden 40 Versuchspersonen zur Bewertung dargeboten, um eine Ground Truth für die Wahrnehmung der "Düsterkeit" von Musikbeispielen zu erheben. Mittels Machine Learning-Verfahren unter Kreuzvalidierung wurden 230 erhobene Signaleigenschaften über spektrale Verteilung, zeitliche und dynamische Klangfaktoren ausgewertet und auf Basis der Hörversuchsdaten lineare Regressionsmodelle zur Vorhersage erstellt.Ergebnisse: Erste Auswertungen legen einen Zusammenhang mit spektraler Komplexität, harmonischen Faktoren (Dur/Moll) und Tempo-/Dynamikeigenschaften nahe. Finale Ergebnisse werden auf der Tagung präsentiert.