Poster: Digitale Erschließung einer Sammlung von Volksliedern aus dem deutschsprachigen Raum

Full text

DIGITALE ERSCHLIEßUNG EINER SAMMLUNG VON
VOLKSLIEDERN AUS DEM DEUTSCHSPRACHIGEN RAUM
Manuel Burghardt
(manuel.burghardt@ur.de),
Sebastian Spanner
(sebastian.spanner@stud.uni-regensburg.de),
Thomas Schmidt
(thomas.schmidt@stud.uni-regensburg.de),
Florian Fuchs
(florian.fuchs@stud.uni-regensburg.de),
Katia Buchhop
(katia.buchhop@stud.uni-regensburg.de),
Miriam Nickl
(miriam.nickl@stud.uni-regensburg.de),
Christian Wolff
(christian.wolff@ur.de) –
Arbeitsgruppe Digital Humanities, Lehrstuhl für Medieninformatik, Universität Regensburg
I) PROJEKTKONTEXT UND ZIELE
Mehr Informationen zum Projekt unter www.dhregensburg.de
II) EVALUATION VON OCR-/OMR-TOOLS
OCR-STUDIE – DURCHSCHNITTLICHE
ERKENNUNGSGENAUIGKEIT:
!Abbyy Fine Reader (80%)
!Omnipage Professional (56%)
!Adobe Acrobat X Pro (26%)
Evaluationsdesign angelehnt an Kanungo, Marton & Bulbul
(1999); OCR-Evaluationstool:
ocrevalUAtion
(Carassco, 2014)
OMR-STUDIE – DURCHSCHNITTLICHE
ERKENNUNGSGENAUIGKEIT:
!Photoscore (36%)
!CapellaScan (8%)
!SharpEye (4%)
Liedtexte
Melodie
Evaluationsdesign angelehnt an Bellini, Bruno & Nesi (2007)
„OMR for handwritten
scores as a major
unresolved problem.“
(Müller, 2007, p. 20)
III) TRANSKRIPTION DER MELODIEN ÜBER EIN CROWDSOURCING-WEBTOOL
"Digitale
Erschließung
einer großen Sammlung von
Volksliedern aus dem deutschsprachigen Raum
"Langfristiges Ziel: Erstellung eines
Informationssystems
zur quantitativen Analyse der Liedblätter bzgl.
Liedtexten
und
Melodien
(Suche nach konkreten
Melodiefragmenten und melodischen Ähnlichkeiten)
Beispielhaftes Liedblatt
mit handschriftlichen Melodien und
(zumeist) schreibmaschinengeschriebenen Liedtexten.
Schritt 1
: Segmentierung der Takte
Schritt 2
: Angabe von Taktart und Tonart
Schritt 3
: Transkription der Takte
Carrasco, R. C.
(2014). An open-
source OCR evaluation tool. In:
DATeCH 2014
. New York: ACM
Press.
Bellini, P. / Bruno, I / Nesi, P.
(2007). Assessing Optical Music
Recognition Tools.
Computer
Music Journal
, 31(1), 68-93.
Kanungo, T. / Marton, G. A. /
Bulbul, O.
(1999). Performance
evaluation of two Arabic OCR
products. In
The 27th AIPR
workshop: Advances in
computer-assisted recognition
(pp. 76-83). International
Society for Optics and Photonics.
Müller, M.
(2007). Information
Retrieval for Music and Motion.
Springer: Berlin.
BIBLIOGRAFIE
Prototyp eines
Informationssystems
zur Suche nach
Melodiesequenzen im
Parsons Code-Format.