In dem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekt PROBADO (http://www.probado.de) werden von drei universitären Informatik-Instituten und zwei Bibliotheken innovative Verfahren für nicht-textuelle Dokumente entwickelt und prototypisch für die Bereiche 3D-Architekturmodelle und Musikdokumente in bibliothekarische Arbeitsabläufe integriert. Tonaufnahmen und Musikalien stehen dabei im Mittelpunkt des Teilprojekts Probado-Musik, das von der Bayerischen  Staatsbibliothek und dem Institut für Informatik III der Universität Bonn (Arbeitsgruppe Professor Clausen) betreut wird. Die drei wichtigsten Ziele dieses Teilprojektes sind die weitgehende Automatisierung der Erschließung und Indexierung von Musikdokumenten, die Anwendung neuartiger inhaltsbasierter Suchverfahren für Musik und der Aufbau nutzerfreundlicher Oberflächen zur komfortablen Suche und Bereitstellung von diesen Musikdokumenten. Hierfür wurde ein Musik-Repository aufgebaut, das Musikdokumente in verschiedenen Formaten enthält. Dazu gehören eingescannte Notendrucke im TIFF- und JPEG-Format, Audio-Dateien im WAV- und MP3-Format sowie symbolische Musikformate wie Music-XML und die Ausgabeformate von OMR-Programmen („Optical Music Recognition“). Das Musik-Repository enthält mittlerweile ca. 100.000 Seiten von eingescannten Notendrucken und Audio-Dateien von mehreren Hundert CDs. Die dazugehörigen Metadaten werden aus dem Katalog der Bayerischen Staatsbibliothek und externen Datenquellen gewonnen und in einer FRBR-basierten Datenbank abgelegt. (Katrin Braun, Münchener Digitalisierungszentrum / Digitale Bibliothek, Bayerische Staatsbibliothek)

This master thesis deals with systems for detecting rhythmic structures of music recordings. The field of Music Information Retrieval (MIR) allows us to examine the harmonic and tonal properties of music, rhythm, tempo, etc., and has uses in academic and commercial sphere. Various algorithms are used in the detection of rhythmic structures. However, today, most new methods use neural networks. This work aims to summarize the current research results of systems for detecting beats and tempo, to describe methods of calculating and evaluating the parameters of music recordings, and to implement a program that allows comparison of available detection systems. The result of the work is a script in the Python language, which uses six different systems to detect the rhythmic structure of test recordings. It then checks the outputs of the algorithms according to the given reference and compares the given systems with each other using several evaluation values. It uses two datasets as a reference—one of them is publicly available and the other was created by the author of this thesis (including annotations, i.e., reference beat times, for the sample recordings). The program allows user to see the results in graphs and play any of the sample recordings with detected beat times.

In dem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekt PROBADO (http://www.probado.de) werden von drei universitären Informatik-Instituten und zwei Bibliotheken innovative Verfahren für nicht-textuelle Dokumente entwickelt und prototypisch für die Bereiche 3D-Architekturmodelle und Musikdokumente in bibliothekarische Arbeitsabläufe integriert. Tonaufnahmen und Musikalien stehen dabei im Mittelpunkt des Teilprojekts Probado-Musik, das von der Bayerischen  Staatsbibliothek und dem Institut für Informatik III der Universität Bonn (Arbeitsgruppe Professor Clausen) betreut wird. Die drei wichtigsten Ziele dieses Teilprojektes sind die weitgehende Automatisierung der Erschließung und Indexierung von Musikdokumenten, die Anwendung neuartiger inhaltsbasierter Suchverfahren für Musik und der Aufbau nutzerfreundlicher Oberflächen zur komfortablen Suche und Bereitstellung von diesen Musikdokumenten. Hierfür wurde ein Musik-Repository aufgebaut, das Musikdokumente in verschiedenen Formaten enthält. Dazu gehören eingescannte Notendrucke im TIFF- und JPEG-Format, Audio-Dateien im WAV- und MP3-Format sowie symbolische Musikformate wie Music-XML und die Ausgabeformate von OMR-Programmen („Optical Music Recognition“). Das Musik-Repository enthält mittlerweile ca. 100.000 Seiten von eingescannten Notendrucken und Audio-Dateien von mehreren Hundert CDs. Die dazugehörigen Metadaten werden aus dem Katalog der Bayerischen Staatsbibliothek und externen Datenquellen gewonnen und in einer FRBR-basierten Datenbank abgelegt. (Katrin Braun, Münchener Digitalisierungszentrum / Digitale Bibliothek, Bayerische Staatsbibliothek)