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<div class="csl-entry">Pampalk, E. (2006). <i>Computational models of music similarity and their application in music information retrieval</i> [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-15195</div>
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Die Zielsetzung dieser Dissertation ist die Entwicklung von Methoden zur Unterstützung von Anwendern beim Zugriff auf und bei der Entdeckung von Musik. Der Hauptteil besteht aus zwei Kapiteln.<br />Kapitel 2 gibt eine Einführung in berechenbare Modelle von Musikähnlichkeit.<br />Zudem wird die Optimierung der Kombination verschiedener Ansätze beschrieben und die größte bisher publizierte Evaluierung von Musikähnlichkeitsmassen präsentiert. Die beste Kombination schneidet in den meisten Evaluierungskategorien signifikant besser ab als die Ausgangsmethode.<br />Besondere Vorkehrungen wurden getroffen um Overfitting zu vermeiden. Um eine Gegenprobe zu den Ergebnissen der Genreklassifikation-basierten Evaluierung zu machen, wurde ein Hörtest durchgeführt. Die Ergebnisse vom Test bestätigen, dass Genre-basierte Evaluierungen angemessen sind um effizient große Parameterräume zu evaluieren. Kapitel 2 endet mit Empfehlungen bezüglich der Verwendung von Ähnlichkeitsmaßen.<br />Kapitel 3 beschreibt drei Anwendungen von solchen Ähnlichkeitsmassen.<br />Die erste Anwendung demonstriert wie Musiksammlungen organisiert and visualisiert werden können, so dass die Anwender den Ähnlichkeitsaspekt, der sie interessiert, kontrollieren können. Die zweite Anwendung demonstriert, wie auf der Künstlerebene Musiksammlungen hierarchisch in sich überlappende Gruppen organisiert werden können. Diese Gruppen werden mittels Wörter von Webseiten zusammengefasst, welche mit den Künstlern assoziiert sind. Die dritte Anwendung demonstriert, wie mit minimalen Anwendereingaben Playlisten generiert werden können.<br />
de
dc.description.abstract
This thesis aims at developing techniques which support users in accessing and discovering music. The main part consists of two chapters.<br />Chapter 2 gives an introduction to computational models of music similarity. The combination of different approaches is optimized and the largest evaluation of music similarity measures published to date is presented. The best combination performs significantly better than the baseline approach in most of the evaluation categories. A particular effort is made to avoid overfitting. To cross-check the results from the evaluation based on genre classification a listening test is conducted.<br />The test confirms that genre-based evaluations are suitable to efficiently evaluate large parameter spaces.<br />Chapter 2 ends with recommendations on the use of similarity measures.<br />Chapter 3 describes three applications of such similarity measures. The first application demonstrates how music collections can be organized and visualized so that users can control the aspect of similarity they are interested in. The second application demonstrates how music collections can be organized hierarchically into overlapping groups at the artist level. These groups are summarized using words from web pages associated with the respective artists. The third application demonstrates how playlists can be generated which require minimum user input.<br />
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Music Information Retrieval
en
dc.title
Computational models of music similarity and their application in music information retrieval
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Elias Pampalk
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Rauber, Andreas
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tuw.publication.orgunit
E184 - Institut für Informationssysteme
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dc.type.qualificationlevel
Doctoral
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dc.identifier.libraryid
AC05031828
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dc.description.numberOfPages
140
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dc.identifier.urn
urn:nbn:at:at-ubtuw:1-15195
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dc.thesistype
Dissertation
de
dc.thesistype
Dissertation
en
dc.rights.identifier
In Copyright
en
dc.rights.identifier
Urheberrechtsschutz
de
tuw.assistant.orcid
0000-0002-9272-6225
-
item.languageiso639-1
en
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item.fulltext
with Fulltext
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item.openaccessfulltext
Open Access
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item.mimetype
application/pdf
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item.openairetype
doctoral thesis
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item.grantfulltext
open
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item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
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item.cerifentitytype
Publications
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crisitem.author.dept
E188 - Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme