Die Klangio GmbH bietet in Karlsruhe eine Bachelor- oder Masterarbeit zum Thema „Estimation of Optimal Transcription Settings from Audio Data“ an. Die Stellenangabe wird vom Institut für Industrielle Informationstechnik der KIT-Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft veröffentlicht. Der Start der Arbeit ist sofort möglich.

Motivation und Ziel des Projekts

Automatische Systeme zur Musiktranskription ermöglichen es Nutzerinnen und Nutzern, aus Audiodaten Notenblätter oder Tabulaturen zu erzeugen. In der Praxis hängt die Qualität der Transkription jedoch stark von der Wahl geeigneter Transkriptionsparameter ab. In den Klangio Transcription Apps werden die verschiedenen Einstellungen über einen Transkriptions-Wizard an das jeweilige Audiomaterial angepasst.

Für viele Nutzerinnen und Nutzer ist die manuelle Auswahl passender Parameter zeitaufwendig und erfordert Erfahrung mit dem System. Ziel der Arbeit ist daher, eine Methode zu entwickeln, die geeignete Transkriptionsparameter automatisch anhand der Eigenschaften eines hochgeladenen Audiosignals vorhersagt. Dadurch soll sowohl die Bedienung erleichtert als auch die Qualität der erzeugten Transkriptionen verbessert werden.

Aufgaben

Im Rahmen der Arbeit wird ein System entwickelt, das geeignete Transkriptionsparameter für die Klangio Transcription Apps aus einem gegebenen Audiosignal schätzt. Dafür sind folgende Schritte vorgesehen:

• Analyse des bestehenden Workflows des Transkriptions-Wizards, um die Parameter mit dem größten Einfluss auf die Transkriptionsqualität zu ermitteln.
• Erstellung oder Vorbereitung eines Datensatzes, der Audiodateien mit geeigneten oder optimalen Parametereinstellungen verknüpft.
• Entwicklung, Implementierung und Training eines neuronalen Netzes, das die Einstellungen direkt aus den Audiodaten vorhersagt.
• Untersuchung und Vergleich verschiedener Audio-Repräsentationen und Modellarchitekturen.
• Evaluation des entwickelten Systems mit geeigneten Metriken.
• Besondere Prüfung der Genauigkeit der Parameterschätzung sowie der Frage, inwieweit die automatisch vorgeschlagenen Einstellungen die Qualität der Transkriptionen verbessern und den Konfigurationsaufwand für Nutzerinnen und Nutzer reduzieren.

Forschungsbereich und Einordnung

Die Arbeit ist folgenden Bereichen zugeordnet:

• Research Area: Music Information Retrieval
• Signal Processing
• Deep Learning
• Automatic Music Transcription
• Degree Programs: Electrical Engineering and Information Tech, Computer Science und Music Informatics (HfM Karlsruhe)
• Focus: Signal Analysis, Modeling und Implementation
• Start: sofort

Die Anzeige verweist außerdem auf eine Staff Page, eine Klangio-Seite und eine Project Page.

Profil und Voraussetzungen

Für die Arbeit werden folgende Kenntnisse und Interessen vorausgesetzt:

• Grundlegende Programmierkenntnisse in Python
• Grundkenntnisse im maschinellen Lernen oder Deep Learning
• Interesse an Signalverarbeitung, Audioanalyse oder Music Information Retrieval
• Freude an wissenschaftlichem Arbeiten

Standort und Kontakt

Das Institut für Industrielle Informationstechnik befindet sich in der Hertzstraße 16, Geb. 06.35, 76187 Karlsruhe. Ansprechperson für die Arbeit ist M. Sc. Sebastian Murgul.

Kontakt: M. Sc. Sebastian Murgul E-Mail: sebastian.murgul@klangio.com Tel.: (0721) 276604 20