Ordinis Organicus

Wer einen Schlussstrich unter die Desorganisation der digitalisierten heimischen Musiksammlung bringen möchte, steht bei großen Sammlungen nicht allzu oft vor einer schier unlösbaren Aufgabe. Dennoch zahlt sich die investierte Zeit schnell aus – vor allem bei häufigem Musikgenuss. Eine Möglichkeit besteht im Sortieren mit Verzeichnissen – doch stellt sich diese Vorgehensweise schnell als komplizierte Aufgabe heraus, denn Musik ist durch viele Variablen gekennzeichnet. Eine erste Grundlage bieten hierbei die zusammenstehenden Begriffe Album, Single, Soundtracks und Sampler.

Album
KünstlerA
Album1-Künstler-A
01-KünstlerA-Album1-Titlel1
02-KünstlerA-Album1-Titel2
Album2-Künstler-A
Künstler B
Album-1-Künstler-B
[…]
Single
Sampler
Soundtrack

Zur besseren Übersicht ist es zudem möglicherweise sinnvoll, das Erscheinungsjahr des entsprechenden Albums oder Soundtracks in die Ordnernamen zu verewigen: Album1-KünstlerA-Erscheinungsjahr. Natürlich kann die Reihenfolge je nach persönlichen Vorlieben angepasst werden oder zur besseren Übersicht mit Klammern versehen werden: KünstlerA-Album1(Erscheinungsjahr) Eine weitere Variationsmöglichkeit bietet sich im Sortieren nach Alphabetischen Gesichtspunkten:

A
KünstlerA1
KünstlerA1-Album1-Erscheinungsjahr
B
KünstlerB1
[…]

Das Sortieren nach Genre geht vor allem auf die musikalischen Merkmale ein, ist aber ungemein komplizierter, da Genres oft durch gegenseitige Überschneidungen geprägt sind. Das Ordnen nach Genres bietet sich insbesondere dann an, wenn man schnell und effektiv eine bestimmte Musikrichtung sucht. Eine gute Übersicht bietet dabei das Musikportal laut.de.

Genre1
Subgenre1
Künstler1-Album1-Erscheinungsjahr
Genre2
Subgenre2
Künstler2-Album1-Erscheinungsjahr
[…]

Digitale Musik liegt oft in unterschiedlichen Formaten und Bitraten vor (WMA, MP3, OGG, VBR, CBR), auch diese Merkmale können zum Sortieren der Musiksammlung dienlich sein. Auch das Ordnen nach „exotischen“ Merkmalen wie Tageszeit oder Gemütszustand ist denkbar. Natürlich lassen sich alle abgebildeten Verfahren beliebig kombinieren.

WMA
Künstler
Künstler-Album(Jahr, Bitrate)
MP3
Künstler
Künstler-Album(2005,VBR192kbs)

Wer sich den Aufwand mit einem ordnerbasierten Sortieren der Musiksammlung sparen möchte, kann selbstverständlich auch auf entsprechende Softwarelösungen zurückgreifen. Voraussetzung dafür sind allerdings beispielsweise bei MP3-Titeln vollständige ID3-Tags, die unter anderem Informationen über Titel, Interpret, Album, Erscheinungsjahr, Tracknummer und Genre beinhalten. Lösungen zum Verwalten umfangreicher Musiksammlungen stellen unter anderem Foobar2000, Winamp, Microsoft Media Player, Hitbase 2005, MPEG Audio Collection oder der Helium Music Manager 2005 zur Verfügung.
Einen vollkommen neuen Weg schlagen Softwarelösungen ein, die Anhand subjektiver (musikalisches Geschmacksempfinden der Rezipienten) und objektiver Merkmale (Geschwindigkeit, mathematische Beschaffenheit des digitalen Audiomaterials) Musik einander zuordnen. Grundsätzlich unterscheidet man zwei verschiedene Ansätze: Das so genannte Collaborative- und Content Based Filtering. Beim Collaborative Filtering werden Entscheidungen anderer Personen herangezogen, die beispielsweise zwei Musikstücke als „ähnlich“ empfunden haben. So werden beim Onlinehändler Amazon.de beim Kauf einer bestimmten CD andere Titel eingeblendet, die von Käufern der CD ebenfalls geordert wurden:


Beim Content Based Filtering hingegen werden die Informationen der Musikstücke an sich herangezogen, beispielsweise die in den Stücken enthaltenen Metainformationen wie Titel, Interpret, Album oder Genre. Beim Music Genome Project bestehen diese Metainformationen aus fast 400 Einzelvariablen wie Melodie, Harmonie, Rhythmus und sogar textlichen Inhalten. Auch der beliebte Musikdienst Pandora greift auf diese Datenbank zurück

MusicMiner

Einen ausgefallenen Weg geht das OpenSource Projekt MusicMiner der Universität Marburg. Hier werden die analysierten Musikstücke nach dem Content Based Filtering auf einer virtuellen Landkarte angeordnet. Bei der Erstellung dieser werden „bestehende Ansätze zur Extraktion von Merkmalen aus Musikdateien (z.B. MP3) implementiert und u.a. durch Methoden der Psychoakkustik verallgemeinert“. Die Software benötigt eine aktuelle Version von Java Runtime. Nachdem man die entsprechende JAR-Datei kopiert hat, startet man die Installation mit dem Kommandozeilenbefehl „java jar musicminer*-installer.jar“, wobei man sich in dem entsprechenden Ordner der Datei befinden muss. Nach der Installation lässt sich MusicMiner im Ordner /bin/mminer.exe starten. Nachdem man seine Musiksammlung unter „Music“—> „Add Music“ hinzugefügt hat, kann die Analyse unter „Mining“—> „Extract audio features“ beginnen. Selbst auf aktuellen Systemen benötigt dieser Prozess einiges an Zeit und Ressourcen – bei umfangreichen Sammlungen lässt man diesen also am besten über Nacht laufen. Aus jedem Titel berechnet MusicMiner diverse Variablen wie beispielsweise die Energiedichte. Standardmäßig werden dabei nur 10 Sekunden jedes Liedes verwendet, wobei sich dieser Wert individuell anpassen lässt. Das Ergebnis ist eine zweidimensionale Landkarte mit verschiedenen Höhenprofilen, Bergzüge trennen dabei unterschiedliche Titel, ähnliche Lieder liegen eng beieinander.

Musicminer

Der erste Eindruck der Leistungsfähigkeit von MusicMiner fällt ernüchternd aus. Zwar liegen Titel mit ähnlichem subjektiven Empfinden tatsächlich eng beieinander, jedoch finden sich auch immer Exotische Songs, die nicht ins Klangschema zu passen Scheinen wollen. Einen Blickwinkel der “etwas anderen Art ” auf die heimische Musiksammlung liefert MusicMiner trotzdem.

Quellen und Links:

http://www.mathematik.uni-marburg.de/~databionics/de/?q=pgmusic
http://musicminer.sourceforge.net/
http://www.audiohq.de/index.php?showtopic=208

| | 11. Februar 2006 4176 x gelesen Schlagwörter: musicminer, musik, pandora

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