Protokoll vom 11. RAAMA

Publiziert am 11. November 2010 von Igor Vatolkin

Hier sind die wesentlichen Ergebnisse der Sitzung:

  • Alle werden gebeten, Vorschläge mit persönlichen Kategorien an Prof. Rötter zu senden. Bitte nennen Sie mindestens 5 Lieder, die für Sie zu derselben Gruppe gehören, möglichst ohne direkten Genre-Bezug (z.B. „Musik zum Autofahren“, „Sommerferien“, „Bügelmusik“ usw.).
  • Es wird demnächst am Informatik-Lehrstuhl 8, TU Dortmund (Prof. Morik) eine Abschlussarbeit ausgeschrieben. Das Thema beinhaltet die Entwicklung eines Programms, das mit der automatischen Musiksegmentierung und von Benutzer vergebenen Tags die Eigenschaften der Musik untersucht, die für gewisse Stimmungen verantwortlich sind.
  • Unser Arbeitskreis heißt ab jetzt nach dem Vorschlag von Prof. Weihs „SIGMA“ (Special Interest Group on Music Analysis).
  • Diese WordPress-Seite wird benutzt, um Organisation von SIGMA zu regeln und sich auszutauschen (interne Nachrichten) sowie Neuigkeiten aus der Gruppe für die anderen öffentlich zu machen. Prof. Rudolph und ich kümmern sich um die Freischaltung des Servers über ITMC. Bis diese erfolgt ist, bleibt die Seite erst mal unter http://musicdataanalysis.clemens-waeltken.de (vielen Dank an Clemens Wältken!).
  • Nächste SIGMA findet voraussichtlich statt am 21.01.2011 beim Prof. Martin in Bochum.
  • Punkte über GfKl-Arbeitsgruppe und Lehrbuch wurden vertagt; zu dem IEEE-Artikel ist noch nichts weiteres bekannt.
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Projektgruppe geplant

Publiziert am 9. November 2010 von Igor Vatolkin

Unser Antrag für eine Projektgruppe mit Start im Sommersemester 2011 wurde genehmigt. Das Thema heißt „Mobile Musik-Welten: Spielerische Exporation von digitalen Musiksammlungen“. Bitte leiten Sie diese Information an die Informatik-Studierenden der TU Dortmund weiter, die ein mögliches Interesse daran haben könnten. Die offizielle Veranstaltung findet statt am 17.11 um 14 Uhr (http://www4.cs.uni-dortmund.de/PGB/node6.html#SS11).

In http://ls4-www.cs.tu-dortmund.de/PGB/PG-Info-SS11.pdf steht auf Seiten 13-16 die genaue Beschreibung des Vorhabens.

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New EA in AMUSE

Publiziert am 5. November 2010 von Igor Vatolkin

Several new evolutionary strategies developed for the publication mentioned in http://sig-ma.de/2010/87 are now available in AMUSE for optimization of feature selection. It is possible to adjust the mutation probability based on the correlation with the label and to manage the self-adaptation.

Since the XML configuration is currently not a part of a rather short user manual, we give here a screenshot with an example for configuration (and hopefully comprehensible parameter description):

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Application of SMS-EMOA for recall/specificity optimization

Publiziert am 25. Oktober 2010 von Igor Vatolkin

After SMS-EMOA [1] became a part of the actual (currently unreleased) AMUSE version, I’ve run a couple of experiments optimizing both recall and specificity. Here is an example for the performance progress for Jazz music category (blue circles: solutions from evaluations 1-500; green: 500-1000; red: 1000-1500).

[1] Emmerich, M., Beume, N. and Naujoks, B.: An EMO Algorithm Using the Hypervolume Measure as Selection Criterion. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), Guanajuato, Springer, pp. 62-76, 2005

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11. RAAMA

Publiziert am 21. Oktober 2010 von Igor Vatolkin

Das 11. RAAMA-Workshop findet statt am 29.10.2010 um 14:00 im Raum E04, Informatik-Gebäude Otto-Hahn-Str. 14

Das vorläufige Programm ist:

14:00-14:20

Kurzvortrag zu Abschluss der Diplomarbeit

  • Verena Mattern – Ableitung Partitur-basierter Merkmale aus Audiosignaldaten

14:20-14:40

Kurzvortrag zu Abschluss der Diplomarbeit

  • Thorsten Deinert – Tempoerkennung aus Audiosignalen langsamer Stücke

14:40-15:10

Diskussion

  • Fortsetzung der Studie von Prof. Rötter und Prof. Weihs: lassen sich die persönlichen Kategorien durch High-Level-Merkmale beschreiben?

15:10-15:35

Demo und Diskussion

  • WordPress als eine mögliche Plattform zur Webpräsenz der Gruppe

15:35-15:55

Kleinere Besprechungspunkte (können ggf. vertagt werden)

  • Stand des IEEE-Artikels
  • Neuer Name des Arbeitskreises?
  • Eingliederung als GfKl-Arbeitsgruppe?
  • Überlegung, ein Lehrbuch über Musikdatenanalyse zu schreiben

15:55-16:00

  • Abschluss der Besprechung; Überlegungen zum nächsten Termin und Ort
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Diploma thesis ready

Publiziert am 19. Oktober 2010 von Igor Vatolkin

Another diploma thesis is ready:

Thorsten Deinert – Tempoerkennung aus Audiosignalen langsamer Musikstücke

(in English: Tempo recognition based on audio signal for slow music pieces)

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Diploma thesis ready

Publiziert am 15. Oktober 2010 von Igor Vatolkin

Diploma thesis at Chair of Algorithm Engineering, TU Dortmund is finished:

Verena Mattern – Ableitung Partitur-basierter Merkmale aus Audiosignaldaten

(in English: Extracti0n of score-based features from audio signal)

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Vortrag über Tempoerkennung

Publiziert am 11. Oktober 2010 von Igor Vatolkin

Liebe Mitglieder der Arbeitsgruppe zur Musikanalyse, am 20. Oktober um 18 Uhr findet im Institut für Musik und Musikwissesnschaft (Emil-Figge Strasse 50 Raum 5246) ein Vortrag von Dr. Werner Van Belle zum Thema „musikalische Tempoanalyse“ statt: ‚How to measure Tempo? Combining autodifference, autocorrelation, rhythm extraction and neural networks‘ Interessenten sind herzlich eingeladen.

Mit freundlichen Grüßen Günther Rötter

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RapidMiner R plugin

Publiziert am 1. Oktober 2010 von Igor Vatolkin

Data Mining framework RapidMiner has now connection to R! Many further statistical methods and even the application of any R scripts becomes possible. For further details see:

http://rapid-i.com/content/view/219/1/lang,en/

In future we are going to integrate the new RapidMiner into AMUSE.

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PPSN publication about feature selection by EA

Publiziert am 20. September 2010 von Igor Vatolkin

The joint publication of the Faculty of Computational Statistics and Chair of the Algorithm Engineering (TU Dortmund) [1] was recently presented as poster at the PPSN conference in Krakow. Evolutionary strategy driven by asymmetric mutation and several hybridization methods were developed and compared for the feature selection task for selected music classification problems.

[1] B. Bischl, I. Vatolkin and M. Preuss: Selecting Small Audio Feature Sets in Music Classification by Means of Asymmetric Mutation. In: Proceedings of the 11th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature (PPSN), Krakow
2010

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