SoundsLike

Musikalische Eigenschaften automatisiert erkennen und beschreiben

Ein Musikstück lässt sich nicht nur anhand des Titels, des Künstlers oder des Albums beschreiben. Es besitzt ebenso individuelle Charakteristika wie Tempo, Instrumentierung, die vermittelte Stimmung oder das Genre. SoundsLike extrahiert diese Eigenschaften automatisch aus der Musik und bietet damit vielseitige Verwertungsmöglichkeiten der gewonnenen Daten.

Objektive Verschlagwortung und effiziente Datenerstellung

Eine manuelle Verschlagwortung von umfangreichen Musikbibliotheken ist vor allem kosten- und zeitintensiv, weshalb viele unvollständige und fehlerhaft annotierte Datensätze existieren. Mit der automatischen Musikannotation lassen sich auch große Musikdatenbanken in kurzer Zeit mit objektiven Metadaten anreichern. Sie basiert auf Algorithmen, die anhand umfangreicher Musikdatenbanken stetig weiterentwickelt werden. Eine manuelle Verschlagwortung kann dadurch ergänzt oder ganz ersetzt werden.

Softwarelösung für eine verbesserte Musiksuche und -empfehlung

Basierend auf der automatischen Musikannotation hat das Fraunhofer IDMT eine Softwarelösung entwickelt, welche die Suche nach ähnlichen Musikstücken ermöglicht. SoundsLike erleichtert nicht nur das Auffinden bestimmter Musiktitel in einer Datenbank. Es lassen sich auch spezifische Suchanfragen anhand individueller Kriterien realisieren oder automatisiert Musikempfehlungen anhand von individuellen Nutzerpräferenzen wie beispielsweise der aktuellen Stimmung erstellen.

Automatisierte Empfehlung und Playlist-Erstellung

SoundsLike hilft bei der effektiven Suche nach musikalisch passender Musik (Werbung, Videoproduktion u.ä.) und bei der schnellen Erstellung von Playlists durch die automatische Empfehlung der ähnlichsten Stücke zu einem gesuchten Musiktitel. Die Ähnlichkeitskriterien können dabei individuell gewichtet und gezielt an bestimmte Nutzeranforderungen angepasst werden. So lassen sich auch wenig populäre Titel in Musikkatalogen entdecken.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten

• Visualisierung von Musikdatenbanken
• Optimierte Archivierung dank detaillierter, beschreibender Metadaten für alle Titel einer Musikdatenbank
• Intuitive Navigation und gezielte, inhaltliche Suche in umfangreichen Musikdatenbanken von Rundfunkanstalten und in der Medienproduktion dank automatisierter Verschlagwortung und Musikähnlichkeitsvisualisierung, Musikempfehlung, Playlisten-Erstellung und Suchfunktionalitäten für Radio- und Streaming-Dienste sowie Online-Musikservices

• Genre (Classical, Country, Electronica, Jazz, Latin, Pop, Rap, Rock, Schlager, Soul, Speech)
• Emotion (Anxious, Depressed, Exuberant, Content)
• Valence (High, Low)
• Arousal (High, Low)
• Perceived Tempo (Fast, MidFast, Mid, MidSlow, Slow)
• Beats per Minute (z.B. 120 bpm)
• Key (C bis H)
• Texture (Hard, Soft)
• Instrumental Density (Full, Sparse)
• Distortion (Clean, Gained, Overdrive, XXL)
• Dynamic (Continous, Changing)
• Percussive (Nonpercussive, Percussive)
• Synthetic (Acoustic, Electroacoustic, Synthetic)

• Frei konfigurierbare Zusammenstellung von Metadaten-Kategorien
• Einbettung von Analysemethoden in anwendungsorientierte Module
• Nutzerorientierte Anpassung an individuelle Anforderungen durch modularen Aufbau
• SoundsLike Musikannotation und -empfehlung ist verfügbar als Kommandzeilenprogramm und C++ Bibliotheken für Windows, Linux und OS X zur Integration in bestehende Systeme
• Test-Version auf Nachfrage verfügbar