@InProceedings{Eichner2009_306,
author = {Matthias Eichner and Dirk Schönfuß},
booktitle = {Studientexte zur Sprachkommunikation: Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2009},
title = {Signalbasierte musikalische Ähnlichkeitssuche im Praxiseinsatz},
year = {2009},
editor = {Rüdiger Hoffmann},
month = mar,
pages = {334--337},
publisher = {TUDpress, Dresden},
abstract = {Musikempfehlungssysteme sind zu einem wertvollen Hilfsmittel
geworden, um große Musiksammlungen zu verwalten und neue Musik zu entdecken.
Die meisten Anbieter setzen dafür auf die Mitwirkung ihrer Nutzer. Im Folgenden
möchten wir unsere Erfahrungen bei Entwicklung und Betrieb eines
Musikempfehlungssystems vorstellen, dass auf inhaltsbasierten Daten basiert,
welche mit Hilfe von Methoden der Signalverarbeitung gewonnen werden. Für die
Ähnlichkeitssuche setzen wir dabei sowohl signalnahe Merkmale als auch
semantische musikalische Eigenschaften ein, die mit Hilfe von Verfahren des
maschinenbasierten Lernens ermittelt werden. Das resultierende System kann mit
weiteren Datenquellen – z.B. Expertenannotationen oder nutzergenerierte Daten –
ergänzt werden, liefert jedoch auch autark bereits sehr gute Ergebnisse. Um eine
solche Technologie ausgehend vom Laborstatus so fortzuentwickeln, dass sie den
Anforderungen einer Web-Anwendung mit einem Katalogbestand von mehreren
Millionen Titeln genügt, waren jedoch große Herausforderungen zu bewältigen. Ein
weiteres Thema sind Bedienkonzepte, die das Potential der inhaltsbasierten
Technologie optimal nutzen und es dem Nutzer erlauben, seine eigene Sammlung
oder große Katalogbestände auf intuitive Weise zu durchstöbern.},
isbn = {978-3-941298-31-6},
issn = {0940-6832},
keywords = {Anwendungen auf Musiksignale},
url = {https://www.essv.de/pdf/pdf/2009_334_337.pdf},
}