ISBN-13: 9783838608952 / Niemiecki / Miękka / 1998 / 136 str.
ISBN-13: 9783838608952 / Niemiecki / Miękka / 1998 / 136 str.
Diplomarbeit aus dem Jahr 1996 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Kunstliche Intelligenz, Note: 1,0, Karlsruher Institut fur Technologie (KIT) (Unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe: Zusammenfassung: In dieser Diplomarbeit wird ein System vorgestellt, das in der Lage ist, eine praxisrelevante musikalische Problemstellung - das Variieren einer Choralmelodie - zu losen. Dabei werden wesentliche Bestandteile des musikalischen Wissens von kunstlichen neuronalen Netzen erlernt. Sobald dieses Wissen eintrainiert ist, kann das System Umspielungen zu neuen Melodien komponieren. Kern des Systems sind mehrschichtige Feedforward-Netze, die mit Beispielen aus den Choralpartiten von Johann Pachelbel (1653-1706) trainiert werden. Eine wesentliche konzeptionelle Grundlage dafur ist die Betrachtung von Umspielungsmotiven in diesen Partiten. Diese Motive werden mit Hilfe eines Abstandsmasses klassifiziert und die Partiten dann auf einer ubergeordneten Abstraktionsebene als Folgen von Motivtypen betrachtet. Das System lernt zunachst die abstrakte Folge der Motivtypen. In einem zweiten Schritt wird jedes Motiv in Abhangigkeit von seiner Zuordnung zu einem Typ mit konkreten Noten auskomponiert. Dabei lernt das Gesamtsystem nicht nur lokal gute Umspielungsmotive zu finden. Auch grossere musikalische Strukturen in den Partiten werden reproduziert und erzeugt. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit bieten interessante Einblicke in die musikalische Struktur von Choralvariationen und zeigen Parallelen und Unterschiede zwischen menschlichem und maschinellem Lernen auf. Die Beschrankung auf eine relativ spezielle musikalische Problemstellung fuhrt zu Lernerfolgen, die denen eines menschlichen "Schulers" kaum nachstehen. Auf diese Weise gelingt es aber noch nicht ausreichend, allgemeinere Randbedingungen zu erfassen, mit deren Hilfe jeder einigermassen musikalische Mensch sofort "uberzeugende" von "schlechten" musikalischen Losungen unterscheiden kann. Die musikalische Qua