Computergestützte Analyse georgischer Vokalmusik und darüber hinaus

• Antragsteller: Professor Dr. Meinard Müller
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 401198673

In der ersten Projektphase (Erstantrag) bestand unser Hauptziel darin, die musikethnologische Forschung mit Schwerpunkt auf traditionelle georgische Vokalmusik durch Einsatz rechnergestützter Methoden der Audiosignalverarbeitung und des Music Information Retrieval (MIR) voranzutreiben. Hierbei wurde durch Betrachtung konkreter Anwendungsszenarien das Potential dieser Methoden für reproduzierbare, korpusbasierte Studien innerhalb der Geisteswissenschaften ausgelotet. Weiterhin leisteten wir durch die systematische Aufarbeitung einer einzigartigen multimodalen Sammlung von Feldaufnahmen einen Beitrag zur Bewahrung und Verbreitung des reichen georgischen Musikerbes. In der zweiten Projektphase (Fortsetzungsantrag) erweitern wir unseren Blickwinkel erheblich mit neuen Zielsetzungen. Erstens entwickeln wir unsere computergestützten Analysewerkzeuge weiter, indem wir traditionelle modellbasierte und aktuelle datengetriebene Verfahren kombinieren. Hierbei wollen wir wesentliche Fortschritte bei notorisch schwierigen MIR-Fragestellungen wie der simultanen Schätzung mehrerer Grundfrequenzen und der harmonischen und melodischen Intonationsanalyse für polyphone Gesangsaufnahmen erzielen. Um die Skalierbarkeit und Anwendbarkeit unserer Methoden zu untersuchen, gehen wir über die traditionelle georgische Vokalmusik hinaus und betrachten weitere Korpora von Gesangsaufnahmen, darunter westliche Chormusik, Kinderlieder und traditionelle Musik verschiedener Musikkulturen. Als ein weiteres zentrales Ziel wollen wir neuartige Kontaktmikrofone entwickeln, um hierdurch einige Einschränkungen der zuvor verwendeten Headset- und Kehlkopfmikrofone zu überwinden. Hierbei sollen hochsensitive Körpervibrationssensoren zum Einsatz kommen, durch die eine Erfassung hochfrequenter Kehlkopfschwingungen zur Analyse von Sprache und Gesang (bis zu 2200 Hertz) und eine synchrone Messung tieffrequenter Körperschwingungen wie dem Herzschlag ermöglicht werden (während Außengeräusche keine Störungen verursachen). Diese neuartige Aufnahmetechnologie legt die Grundlage für die Erzeugung qualitativ hochwertiger Trainingsdaten, wie sie für aktuelle MIR-Techniken auf Grundlage von Deep Learning erforderlich sind. Weiterhin wollen wir das Potential dieser Technologien im Kontext komplexer Fragestellungen der musikalischen Interaktion, wie zum Beispiel der Synchronisation von Herzschlagvariabilität und Atmung beim gemeinsamen Singen ausloten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen