Jamahook

lachender Musikproduzent am Mischpult im Studio
© istock.com/gorodenkoff

Das Schweizer Musiktechnologie-Unternehmen Jamahook hat in einer langjährigen Technologie-Kooperation mit dem Fraunhofer IDMT ein VST-Plugin für Digital Audio Workstations entwickelt, das es Musikproduzenten erlaubt, basierend auf einem aktuellen Mix die passendsten Sound-Loops für eine Produktion zu finden.

Herausforderung

Die Produktion musikalischer Inhalte wird mit modernen Musikproduktions-Softwareanwendungen immer einfacher. Musikproduzenten haben Zugriff auf riesige Mengen von Musik-Samples und Instrumenten-Loops, aber die Suche nach dem passenden Material gleicht eher der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Die Musikdaten müssen also zunächst sinnvoll organisiert und durchsuchbar gemacht werden.

Realisierung

KI-basierte Musikklassifizierungssysteme des Fraunhofer IDMT annotieren und kategorisieren automatisch die ungelabelten Musikdaten der Jamahook-Loop-Datenbank und ermitteln auf Basis von Beispielen genau die Inhalte, die für den tatsächlichen Bedarf eines Musikproduzenten am besten geeignet sind. Die Klassifizierungssysteme basieren auf der SoundsLike Technologie des Fraunhofer IDMT.

Das Jamahook-Plugin analysiert zunächst einen Ausschnitt des aktuellen Musikprojekts hinsichtlich Tempo, Harmonie, Stimmung, Rhythmus, Tonart oder Genre. Anschließend schlägt das System aus der Jamahook-Datenbank eine Auswahl von Loops vor, die mit dem vorgegebenen Soundmaterial gut harmonieren. Dabei kann der Nutzer auswählen, ob die Loops passend zur Harmonie, zum Rhythmus oder in Bezug auf Beats und Percussions vorgeschlagen werden sollen. Das Ergebnis ist eine Auswahl von Loops, die sich sofort im passenden Tempo in die aktuelle Produktion integrieren lassen.

Das könnte Sie auch interessieren

Forschungsthema

Analyse und Annotation von Audio- und Videoinhalten

Extrahieren aussagekräftiger Daten aus audiovisuellen Inhalten

 

Forschungsthema

Automatische Musikanalyse

 

SoundsLike

KI-basiertes Taggen und Suchen in großen Musikarchiven