Universität Wien
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160008 UE Computational Musicology Lab 2 (2018W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 16 - Musikwissenschaft und Sprachwissenschaft
Continuous assessment of course work
Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 15 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Die Lehrveranstaltung wird geblockt ca. alle zwei Wochen zum genannten Termin (Do, 14:30-17:30) abgehalten. Achtung: Die Termine im Vorlesungsverzeichnis sind nicht bindend. Die tatsächlichen Termine werden in der ersten Lehrveranstaltungseinheit bekanntgegeben.

  • Thursday 04.10. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 25.10. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 08.11. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 22.11. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 06.12. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 13.12. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 10.01. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01
  • Thursday 24.01. 14:30 - 17:30 Seminarraum 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3A-EG-01

Information

Aims, contents and method of the course

In dieser Übung geht es um praktische Anwendungsfelder des Programmierens mit Audiodaten im Kontext der musikwissenschaftlichen Forschung. Es erfolgt eine allgemeine Einführung in Grundkonzepte des Programmierens in Python mit Fokus auf Aspekte der Audiosignalverarbeitung. Anschließend werden spezifische Themengebiete der computergestützten Musikanalyse und -verarbeitung (etwa Extraktion semantischer Information zu Melodie, Harmonie und Rhythmus aus dem Audiosignal) von theoretischer Seite beleuchtet und anhand praktischer Übungen und eigenständiger Projekte vertieft.

Der Besuch des ersten Teiles (Musikinformatik-Labor 1) ist von Vorteil, jedoch keine Voraussetzung. Die Übung ist daher auch für Quereinsteiger geeignet, vorhergehende Programmierkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich.

Assessment and permitted materials

Hausübungen, eigenständige Projekte, Mitarbeit und Tests.
Es besteht Anwesenheitspflicht.

Minimum requirements and assessment criteria

Es wird eine Eingangsaufgabe geben, welche Voraussetzung für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung ist. Die genauen Modalitäten dazu werden in der ersten Einheit bekanntgegeben.

Für die genannten prüfungsimmanenten Leistungen werden Punkte vergeben, wobei für einen positiven Abschluss der Übung mindestens die Hälfte der Punkte zu erbringen ist. Punkteanzahl und Notenschlüssel werden in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Examination topics

Im Rahmen der genannten Leistungskontrollen werden die erworbenen praktischen Kenntnisse der Audioprogrammierung sowie das Verständnis der theoretischen Hintergründe zu den behandelten Themengebieten der Musikinformatik abgeprüft.

Reading list

Lutz, M. (2013). Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming., O'Reilly Media, Inc.

Glover, J. C., Lazzarini, V., & Timoney, J. (2011). Python for audio signal processing.

Müller, M. (2015). Fundamentals of Music Processing: Audio, Analysis, Algorithms, Applications. Springer.

Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Association in the course directory

BA (2016): SYS-V, PRX, FRE
BA (2011): B12, B19, B20
MA: M03, M05, M09, M16, M17

Last modified: Mo 07.09.2020 15:35