Publikationen

Diese Dissertation beabsichtigt einen Beitrag zur Qualitätsbeurteilung von Algorithmen für Bildanalyse und Bildsynthese im Anwendungskontext Videokommunikationssysteme zu leisten. In der vorliegenden Arbeit werden Möglichkeiten und Hindernisse der nutzerzentrierten Definition von subjektiver Qualitätswahrnehmung in diesem speziellen Anwendungsfall untersucht. Qualitätsbeurteilung von aufkommender Visualisierungs-Technologie und neuen Verfahren zur Erzeugung einer dreidimensionalen Repräsentation unter der Nutzung von Bildinformation zweier Kameras für Videokommunikationssysteme wurde bisher noch nicht umfangreich behandelt und passende Ansätze dazu fehlen. Die Herausforderungen sind es qualitätsbeeinflussende Faktoren zu definieren, passende Maße zu formulieren, sowie die Qualitätsevaluierung mit den Erstellungsalgorithmen, welche noch in Entwicklung sind, zu verbinden. Der Vorteil der Verlinkung von Qualitätswahrnehmung und Servicequalität ist die Unterstützung der technischen Realisierungsprozesse hinsichtlich ihrer Anpassungsfähigkeit (z.B. an das vom Nutzer verwendete System) und Skalierbarkeit (z.B. Beachtung eines Aufwands- oder Ressourcenlimits) unter Berücksichtigung des Endnutzers und dessen Qualitätsanforderungen. Die vorliegende Arbeit beschreibt den theoretischen Hintergrund und einen Vorschlag für eine Qualitätstaxonomie als verlinkendes Modell. Diese Arbeit beinhaltet eine Beschreibung des Projektes Skalalgo3d, welches den Rahmen der Anwendung darstellt. Präsentierte Ergebnisse bestehen aus einer systematischen Definition von qualitätsbeeinflussenden Faktoren inklusive eines Forschungsrahmens und Evaluierungsaktivitäten die mehr als 350 Testteilnehmer inkludieren, sowie daraus heraus definierte Qualitätsmerkmale der evaluierten Qualität der visuellen Repräsentation für Videokommunikationsanwendungen. Ein darauf basierendes Modell um diese Ergebnisse mit den technischen Erstellungsschritten zu verlinken wird zum Schluss anhand eines formalisierten Qualitätsmaßes präsentiert. Ein Flussdiagramm und ein Richtungsfeld zur grafischen Annäherung an eine differenzierbare Funktion möglicher Zusammenhänge werden daraufhin für weitere Untersuchungen vorgeschlagen.

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung ist eine deutliche Veränderung des Musikangebots festzustellen. Streamingdienste, Downloadportale und private Archive stellen umfangreiche Kollektionen von Musikaufnahmen zur Verfügung. Im Forschungsbereich Music Information Retrieval werden Algorithmen zur Strukturierung und Durchsuchung solcher Archive entwickelt. Eine typische Anwendung ist die Klassifizierung von Aufnahmen hinsichtlich musikalischer Genres. Diese Arbeit befasst sich mit solchen Klassifikationsproblemen mit dem Ziel einer Differenzierung innerhalb der abendländischen Kunstmusik. Dabei stehen stilistische Kategorien wie Epochen der Musikgeschichte oder Komponisten im Fokus. Musikwissenschaftler führen solche Stilanalysen typischerweise auf Basis von Partituren durch. Ein wesentlicher Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung computergestützter Methoden zur Analyse umfangreicher Korpora von Audiodaten. Die Experimente konzentrieren sich dabei auf die Parameter Harmonik und Tonalität. Als erster Schritt werden die Audiodaten mittels Signalverarbeitungstechniken in Chromadarstellungen überführt. Auf dieser Basis werden musiktheoretische Konzepte modelliert und das Auftreten tonaler Strukturen gemessen. Einer der vorgestellten Algorithmen ermittelt die Grundtonart eines Stückes unter Berücksichtigung des Schlussakkords. Eine weitere Methode dient zur Visualisierung von Modulationsstrukturen hinsichtlich diatonischer Skalen sowie von lokal vorherrschenden Skalentypen. Weiterhin werden Methoden zur Messung von Intervall- und Akkordtypen sowie zur Quantifizierung tonaler Komplexität eingeführt. Auf Basis dieser Audiomerkmale werden stilistische Analysen von Musikaufnahmen realisiert. Mit Hilfe unüberwachter Lernmethoden wird die stilistische Ähnlichkeit von Musikstücken im Bezug auf Komponisten und Kompositionsjahre veranschaulicht. Weiterhin werden Experimente zur Klassifizierung nach Epoche oder Komponist durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die tonalen Merkmale stilrelevante Eigenschaften auf stabile Weise modellieren. Im Gegensatz dazu führt die Verwendung von Standardmerkmalen häufig zu einer Überanpassung der Modelle, was sich negativ auf die Klassifikationsergebnisse auswirkt. Dies zeigt, dass sich tonale Eigenschaften zur Stilunterscheidung heranziehen lassen und dass solche Eigenschaften direkt aus Audioaufnahmen gemessen werden können.