Weyde, Tillman: Lern- und wissensbasierte Analyse von Rhythmen

13. Zusammenfassung und Ausblick

13.1. Zusammenfassung

Die Erkennung und Analyse rhythmischer Muster und Strukturen stellt eine Aufgabe dar, die von theoretischer und praktischer Bedeutung ist. Dennoch wurde sie von Musiktheorie, Musikpsychologie und auch Musikinformatik wenig behandelt. Die Rhythmik als zeitliche Organisation von Musik erweist sich als komplexes und vielschichtiges Gebiet der Musiktheorie und Musikpsychologie, in dem viele Momente zusammenwirken, wie bereits Cooper und Meyer feststellten:

»[...] the complex and delicate interaction among the elements of music precludes the use of “rules of thumb” and pat, simplistic answers [...].«¹

¹ Cooper und Meyer (1960, S. 1).

Vorhandene Ansätze beschreiben zwar einzelne Größen und ihre Zusammenhänge, es gibt aber bisher kein konsistentes oder vollständiges Modell der rhythmischen Analyse.

Im ersten Teil dieser Arbeit wurden Konzepte und Ergebnisse aus den Bereichen Musiktheorie, musikalische Wahrnehmung und Kognition sowie Informatik zusammengetragen. Darauf aufbauend wurde im zweiten Teil ein Computermodell entwickelt und erprobt, das sowohl vorhandenes Wissen integriert als auch aus Beispielen lernt.

Zunächst wurden grundlegende Begriffe der Rhythmik in der Musiktheorie bestimmt, insbesondere rhythmische Motive und Strukturen. Die verwendeten Begriffe wurden in Anlehnung an die Mathematische Musiktheorie formal definiert. Formale Definitionen sind in der Musiktheorie zwar nicht üblich, werden aber für eine Computerimplementation benötigt.

Musikalischer Gegenstand dieser Arbeit sind rhythmische Motive und ihre Beziehungen. Möglichkeiten der Bildung und Erkennung rhythmischer Motive und ihrer Beziehungen werden durch Eigenschaften der Wahrnehmung bestimmt, die in Kapitel 3 behandelt wurden. Es spielen sowohl die Anordnung der Noten als auch absolute Größen wie Länge und Dauer von Motiven eine Rolle. Der in Kapitel 4 vorgestellte kognitive Ansatz verbindet Musikwahrnehmung und Musiktheorie zu einem umfassenden Ansatz. Dabei stellt sich die Frage der adäquaten Beschreibung musikalischer Strukturen. Für musikalische Motive und ihre Beziehungen sind insbesondere die Segmentierung und Ähnlichkeitsbeziehungen von Bedeutung.

An informatischen Voraussetzungen wurden neuronale Netze, Fuzzy-Logik und Ähnlichkeitsmaße eingeführt. In musikalischen Computeranwendungen, wie z.B. computergestützter Komposition oder Musikanalyse, wurden frühzeitig Modelle