Burghardt, ManuelLamm, LukasEibl, MaximilianGaedke, Martin2017-08-282017-08-282017978-3-88579-669-5Wir präsentieren einen Beitrag zum Einsatz computergestützter Methoden für die quantitative Untersuchung einer großen Sammlung symbolisch repräsentierter Melodien deutschsprachiger Volkslieder. Im Zuge dessen wurde ein Music Information Retrieval-Tool (MIR) konzipiert, mit dem gezielt nach Liedblättern anhand bestimmter Metainformationen (z.B. Jahr, Sangesort, etc.), bestimmter Wörter in den Liedtexten oder bestimmter Sequenzen innerhalb der monophonen Melodien gesucht werden kann. Darüber hinaus kann mit dem MIR-Tool untersucht werden, ob es bspw. wiederkehrende Muster oder melodische Universalien in deutschsprachigen Volksliedern gibt. Insgesamt stehen drei Repräsentationsebenen für Suchanfragen zur Verfügung: Die Suche nach konkreten Melodiefragmenten (Tonhöhe / Tondauer), die Suche nach Intervallfolgen und die Suche nach abstrakten Melodiekonturen im Parsons-Code. Eine zentrale Herausforderung für die Umsetzung eines solchen MIR-Tools mit mehreren Repräsentationsebenen ist die Wahl einer geeigneten melodic similarity-Komponente. Wir beschreiben die Implementierung verschiedener edit distance-basierter Ansätze und präsentieren die Ergebnisse einer Evaluationsstudie für die unterschiedlichen Implementierungen. Alle Algorithmen und Converter wurden als generische Toolbox umgesetzt und stehen unter der MIT open source-Lizenz für die Nachnutzung zur freien Verfügung.deMusic Information RetrievalMelodic SimilarityEdit DistanceNgrams10.18420/in2017_051617-5468