Erforschung von Musiksammlungen durch das Durchblättern verschiedener Ansichten

Technologische Fortschritte hinsichtlich der Internet-Bandbreite und Speichermedien haben große Musiksammlungen verbreitet. Die Erkundung solcher Sammlungen ist in der Regel entweder auf die von Künstlerabfragen zurückgegebenen Auflistungen beschränkt oder erfordert zusätzliche Informationen, die der Öffentlichkeit nicht leicht zugänglich sind, wie Kundenprofile von elektronischen Musikvertrieb. Insbesondere das content-basierte Durchblättern von Musik nach allgemeiner Klangähnlichkeit bleibt ein ungelöstes Problem, obwohl jüngste Arbeiten vielversprechend erscheinen (z. B. Tzanetakis und Cook 2001; Aucouturier und Pachet 2002b; Cano et al. 2002; Pampalk et al. 2002a). Die Hauptschwierigkeit besteht darin, die wahrgenommene Ähnlichkeit nur anhand eines Audiosignals zu schätzen. Musikalische Ähnlichkeit als solche mag ein relativ einfaches Konzept erscheinen. Zum Beispiel ist es einfach, klassische Musik von Heavy Metal zu unterscheiden. Es gibt jedoch mehrere Aspekte der Ähnlichkeit zu berücksichtigen. Einige Aspekte haben ein sehr hohes Detailniveau, wie der Unterschied zwischen der Interpretation von Vladimir Horowitz und Daniel Barenboim eines Mozart Klavier-Sonaten. Andere Aspekte sind offensichtlicher, wie das Geräuschlevel. Es ist fraglich, ob es jemals möglich sein wird, alle Aspekte der Ähnlichkeit direkt aus Audio automatisch zu analysieren. Aber innerhalb gewisser Grenzen ist es möglich, Ähnlichkeit in Bezug auf beispielsweise Rhythmus (Foote et al. 2002; Paulus und Klapuri 2002; Dixon et al. 2003) oder Klangfarbe (Logan und Salomon 2001; Aucouturier) zu analysieren.