Instrumentenerkennung
Instrumentenerkennung ist die Aufgabe, automatisch zu identifizieren, welche Musikinstrumente in einer Audioaufnahme vorhanden sind. Formalisiert von Eronen et al. (2005), befasst sie sich mit dem Klangfarbencharakter (Timbre) – der tonalen Qualität, die ein Instrument von einem anderen unterscheidet. Instrumentenerkennung ist unerlässlich für Musikanalyse, Transkription, automatische Indizierung und Musikausbildung. Sie bleibt im polyphonen Kontext eine Herausforderung, hat aber in Solo- und spärlich begleiteten Szenarien eine gute Genauigkeit erzielt.
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Quellen
- Eronen, A., Peltonen, V., Tuomi, J., Klapuri, A., Fagerlund, S., Sorsa, T., & Lorho, G. (2005). Audio-based context recognition. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 14(1), 321-329. DOI: 10.1109/tsa.2005.854103 ↗
- Benetos, E., Holzapfel, A., Kotropoulos, C., & Pikrakis, A. (2013). Polyphonic instrument recognition using source separation and feature integration. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link ↗
- Cai, R., Lu, L., Hanjalic, A., Zhang, H. J., & Cai, L. H. (2007). A new tool for music tagging and contextual music search. In Proceedings of the International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Musical Instrument Recognition Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/de/music-information-retrieval/instrument-recognition
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- KlangfarbenanalyseMusic Information Retrieval↔ vergleichen
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