Automatisches Generieren von Fingersatz für Klavierpartituren mithilfe von Machine-Learning

Beim Erlernen des Klavierspielens kann es besonders für Neueinsteiger problematisch sein, einen guten Fingersatz zu finden. Das Ziel dieser Arbeit ist, ein Programm zu erstellen, das den Fingersatz für Klavierpartituren generieren kann.

Diese Aufgabe wurde über die letzten 20 Jahre mehrfach versucht zu lösen. Die Lösungsansätze basieren meist auf der gleichen Idee und funktionieren nur bei einfachen Klavierstücken. In dieser Arbeit wurde deswegen mit einem anderen Lösungsansatz (Machine-Learning) gearbeitet. Es wurde eine Applikation zur Erzeugung von Fingersatz aus Partituren mit dem aktuellen Verfahren der bidirektionalen LSTM-Netze konzipiert und erfolgreich umgesetzt.

Die besondere Schwierigkeit lag in der Komplexität des gewählten Anwendungsszenarios und den aufwändigen Tests zur Evaluation der Performanz. Aufwändig deshalb, da es zu einer Partitur mehrere gut spielbare Fingersätze geben kann, so dass die automatisch erzeugten Fingersätze durch tatsächliches Spielen bewertet werden müssen.

Kolloqium: 28.09.2018

Betreuer: Prof. Dr. rer. nat. Martin Christof Kindsmüller, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

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