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Music Ecosystems

Diplomarbeit

Betreuer: Dominikus Baur

Aufgabenstellung

Eine Vielzahl von (Web-)Systemen existiert, die dem Benutzer nach Eingabe seiner Vorlieben Musik vorspielen, die ihm gefallen könnte und dieses Profil unaufdringlich anpassen, während er sie hört. Leider haben diese Systeme keine Feedbackmechanismen, so dass nicht klar ist, warum jetzt gerade dieses eine Stück vorgeschlagen wurde.

Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein System erstellt werden, das eben dieses Feedback in einer integrierten Player/Bibliotheksansicht bietet. Musikstücke werden darin als Agenten repräsentiert, die um die Aufmerksamkeit des Nutzers kämpfen und dadurch inhärent ein Profil erstellen. Der Benutzer kann gezielt in diese Welt eingreifen oder sich die Musik anhören, die das System durch diesen Mechanismus automatisch auswählt.

Aufmerksamkeit wird nicht nur an das jeweils gerade gehörte Lied, sondern prozentual auch an ähnliche Lieder (d.h. Lieder vom gleichen Album, vom selben Künstler, etc) vergeben. Daher können sich Lieder zu Schwärmen zusammenschließen oder auch feindliche (d.h. unähnliche) Lieder bekämpfen.

Konkrete Aufgaben

  • Erstellung einer Literaturliste von verwandten/relevanten wissenschaftlichen Arbeiten
  • Erstellung einer ausführlichen Dokumentation im Medieninformatik-Wiki
  • Implementierung eines Prototypen, der das Grobkonzept umsetzt
  • Verfeinerung desselben, Erstellung eines neuen Designs und Implementierung
  • Schrittweise Verfeinerung der Arbeit und mind. eine Nutzerstudie
  • Erstellung einer mindestens 80-seitigen Ausarbeitung, die den Hintergrund, das Design, die Implementierung und die Ergebnisse beschreibt und sich an diese Vorgaben (http://www.medien.ifi.lmu.de/lehre/arbeiten/richtlinien.xhtml) hält
  • Halten eines Zwischen- sowie eines Abschlußvortrags im Oberseminar

Zeitplan

Erste 4 Wochen: Probezeit! Wöchentliches Treffen, halbwöchentlich kurzer Bericht per Email

Beginn: 25.8.2008

Monat 1:

Woche 1 (25.8. - 31.8.):
  • Aufgaben: Einarbeitung, Literaturrecherche
  • Outcome: mind. 10 relevante (!) wissenschaftliche (!!) Arbeiten

Woche 2 (1.9. - 7.9.):
  • Aufgaben: Literaturrecherche, Prototypimplementierung
  • Outcome: mind. 20 relevante (!) wissenschaftliche (!!) Arbeiten

Woche 3 (8.9. - 14.9.):
  • Aufgaben: Prototypimplementierung
  • Outcome: rudimentärer Prototyp

Woche 4 (15.9. - 21.9.):
  • Aufgaben: Prototypimplementierung, Übergang zu Design
  • Outcome: lauffähiger Prototyp, der Grundidee umsetzt

Monat 2:
  • Fokusgruppe / Interviews zu möglichen Features des MusicEcosystems
  • Design
  • Implementierung

Monat 3:
  • Implementierung
  • Verfeinerung
  • Zwischenvortrag

Monat 4:
  • Entwurf der Nutzerstudie
  • Durchführung der Nutzerstudie
  • Auswertung Nutzerstudie

Monat 5:
  • Verfeinerung
  • Ausarbeitung

Monat 6:
  • Ausarbeitung
  • Abschlußvortrag

Design

Prototyp

Der Prototyp soll folgende Anforderungen erfüllen:
  • zweidimensionale Visualisierung einer Musiksammlung mit mindestens einhundert Titeln
  • Auslesen der Musikmetadaten aus ID3-Tags
  • Ähnlichkeitsanalyse zwischen Musikstücken basierend auf den textuellen Metadaten
  • primitives, schwarmbasiertes Verhalten der Agenten
  • Mechanismus um automatisch eine Playlist zu erstellen und abzuspielen (z.B. Sweepline)
  • Nutzerinteraktion (z.B. direktes Anklicken eines Lied führt zum Abspielen)

Folgende weitere Features sind derzeit denkbar:
  • Dynamisches Bilden von Schwärmen, Anschluss einzelner Entitäten zu einer Gruppe bei Vorbeiflug underkannter Ählichkeit
  • Auseinanderbrechen und Neugruppierung von Schwärmen, Rekrutierung aus anderen Schwärmen
  • Markieren mehrerer Lieder über Auswahlrahmen (Ellipse / Rechteckt)
  • Drag´n´Drop
    • Drag in - Lieder dem MusicEcosystem hinzufügen.
    • Drag out - Entfernen der Lieder aus dem System oder Erstellenung einer Playlist
    • Drag within - Hinzufügen oder entfernen von Entitäten aus einem Schwarm, bilden neuer Gruppen
  • Kontextmenü bei Mouseover vs. Semantischer Zoom für Detailinformationen wie;
    • Metadaten
    • Gruppenzuordnung
    • Abspieldetails
  • Alternative biologische Metaphern
  • Einzelne Lieder können von größeren Schwärmen bekämpft und aus dem EcoPlayer entfernt werden
  • Manipulation der Metadaten

Welche dieser oder welche weiteren Features integriert werden, hängt von der ersten Nutzerstudie ab.

Fokusgruppe, Interviews

Folgende Fragen werden zu Beginn erörtert:

  • Was stellt man sich unter einer Biologischen Meatpher vor?
  • Welche Systeme werden zur Musikverwaltung genutzt?
  • Wie sind diese Systeme aufgebaut?
  • Welche Features werden genutzt? Welche sind wichtig? welche wären wünschenswert?

Im Anschluss an die erste Runde wird der Prototyp präsentiert, daran schließen detailliertere Fragen zum MusicEcosytem an:

  • Welche Aspekte dieses Systems sind ansprechend?
  • Was impliziert die Art der Darstellung? Ist sie Ansprechend?
  • Welche Interaktionsmöglichkeiten bieten sich intuitiv an?
  • Welche Interaktionsoptionen bietet diese Visualisierung gegenüber altgernativen Musikbibliotheken?
  • Was kann das MusicEcosystem bieten? Welche Features sind vorstellbar und wünschenswert?

Diskussion über sämtliche bisher angedachte Features (s.o.).

finales Design

Implementierung

Nutzerstudie

Fokusgruppe, Interviews

Folgende Fragen werden zu Beginn erörtert:

  • Was stellt man sich unter einer Biologischen Meatpher vor?
  • Welche Systeme werden zur Musikverwaltung genutzt?
  • Wie sind diese Systeme aufgebaut?
  • Welche Features werden genutzt? Welche sind wichtig? welche wären wünschenswert?

Im Anschluss an die erste Runde wird der Prototyp präsentiert, daran schließen detailliertere Fragen zum MusicEcosytem an:

  • Welche Aspekte dieses Systems sind ansprechend?
  • Was impliziert die Art der Darstellung? Ist sie Ansprechend?
  • Welche Interaktionsmöglichkeiten bieten sich intuitiv an?
  • Welche Interaktionsoptionen bietet diese Visualisierung gegenüber altgernativen Musikbibliotheken?
  • Was kann das MusicEcosystem bieten? Welche Features sind vorstellbar und wünschenswert?

Diskussion über sämtliche bisher angedachte Features (s.o.).

Literatur

Muna, Khalil Yousef: Assessment of metaphor efficacy in user interfaces for the elderly: a tentative model for enhancing accessibility

Auf welche Aspekte beim Design von Anwendungen im Hinblick auf Interfaces bei der Mensch-Maschine-Interaktion beachtet werden muss, wird hier dargelegt.

Hamilton, Anne: Metaphor in theory and practice: the influence of metaphors on expectations

Die Bedeutung von Metaphern wird in dieser Arbeit dargelegt. Für die gesamte Diplomarbeit MusicEcosystem ergibt sich hieraus die Motivation, weshalb überhaupt - in diesem speziellen Fall biologische - Metaphern genutzt werden. Das Paper bereitet also einen Einstieg in die Ausarbeitung der Diplomarbeit.

Chen, Hung-Chen et al: A music recommendation system based on music data grouping and user interests

Zusätzlich zur Ähnlichkeitsanalyse von Metadaten werden hier direkte Eigenschaften von Musikstücken, wie Lautstärke, Tonlage und Laufzeit von Musikstücken herangezogen, um ein Empfehlungssystem für Musik mit Daten zu versorgen. Dies entspricht einem nachgelagerten Schritt für den EcoPlayer, der vorerst nur Metadaten analysieren soll (s.u.)

Pampalk, Elias: A MATLAB toolbox to compute music similarity from audio

Möchte man zusätzlich zu den Metadaten weitergehende Ähnlichkeitsanalysen zwischen Liedern erstellen, legt dieses Paper einige Ansätze dar, die hierfür genutzt werden können. Diese Ähnlichkeitsanalyse über die Metadaten hinausgehend soll im ersten Schritt keine allerdings keine Anwendung finden.

Knees, Peter et al: An innovative three-dimensional user interface for exploring music collections enriched

Die Arbeit zeigt auf, wie Musikbibliotheken visualisiert werden können und welche Grundlagen hierbei zur Ähnlichkeitsanalyse herangezogen werden. Ein für den EcoPlayer ebenfalls sehr interessanter Aspekt ist die Erweiterung vorhandener Metadaten um zusätzliche Informationen, die aus dem Internet bezogen werden können.

Liu, Chih-Chin et al: A singer identification technique for content-based classification of MP3 music objects

Das Paper befasst sich mit Ähnlichkeitsanalysen zwischen Musikstücken im Allgemeinen und einer Sänger-Erkennung im Speziellen. Außerdem wird die Frage erörtert, wie Musikstücken bestimmten Genres zugeordnet werden und wie man verschiedene Genres voneinander abgrenzt.

Rauber, Andreas et al:Content-based music indexing and organization

Über die Visualisierung einer Musiksammlung aufgrund von Metadaten hinausgehend, können Ähnlichkeiten zwischen Musikstücken festgestellt werden. Der EcoPlayer wird vorerst nur Metadaten als Grundlage zur Ähnlichkeitsanalyse nutzen. Darüber hinausgehende Analysen können aber in einem weiteren Schritt ebenfalls, additional genutzt werden.

Chung, Jae-woo et al: The affective remixer: personalized music arranging

Musik unterstützt und beeinflusst Emotionen. Stattet man die Metadaten der Musikstücke mit weiteren Attributen aus, welche manuell oder über ein Feedback-System innerhalb des EcoPlayers modifizierbar sind, ist es möglich, dem Nutzer Kontextsensitive Musikstücke vorzuspielen.

Bainbridge, David et al: Towards a digital library of popular music

Verschiedene Ansätze digitaler Musikbibliotheken werden in diesem Paper eruiert. Für den EcoPlayer ergeben sich hieraus einige interessante Möglichkeiten, Features zu inkludieren, wie z.B. die Suche innerhalb einer Musiksammlung nach darin auftretenden Elementen, und über die Metadaten hinausgehende Analysen, die beispielsweise anteilig zur Relevanzanalyse verschiedener Musikstücke herangezogen werden können.

Cunningham, S. et al: ORGANIZING DIGITAL MUSIC FOR USE: AN EXAMINATION OF PERSONAL MUSIC COLLECTIONS

Die Arbeit befasst sich mit der Frage, welche Features und Informationen notwendig sind, um Musikbibliotheken effizient verwalten zu können.

Lampropoulos, A. et al: A middleware system for Web-based digital music libraries

Im Zuge immer größerer werdender Musikbibliotheken, wird die Beziehung zwischen einzelnen Liedern immer relevanter, da bestimmte Nutzer recht genaue Vorstellungen darüber haben, welche Musik sie hören möchten. Über das in diesem Paper vorgestellte System wird dem Nutzer ein rekursives Feedback-System zur Verfügung gestellt, mit dem er die systematische Relevanz eines Liedes manuell beurteilen kann.

McCormack, Jon: Artificial ecosystems for creative discovery

Diese Arbeit befasst sich mit künstlichen Ökosystemen, innerhalb derer Individuen – Entitäten mit biologischen Adjektiven und Verhaltensweisen – mit anderen Individuen und ihrer Umwelt interagieren.

Navrat, P. et al; Web Search Engine as a Bee Hive

Beispiel einer biologischen Metapher. Derartige Metaphern können sowohl der Visualisierung dienen, welche zu intuitiver Nutzung führen kann. Biologische Verhaltensmuster können zudem als Herangehensweise an bestimmte Problemstellungen genutzt werden.

Widmer, Gerhard: Musikalisch intelligente Computer

Abbildung 2 und insbesondere Abbildung 3 zeigen die Visualisierung eines Liedes innerhalb eines zweidimensionalen Raums. Vorstellbar ist ein ähnliches Bewegungsmuster des aktuell abgespielten Liedes innerhalb des EcoPlayers, was eine Echtzeit-Analyse des Songs bedingt.

Vorgegeben:

Vande Moere, A.: Time-Varying Data Visualization Using Information Flocking Boids

Goto et al.: MUSICREAM: NEW MUSIC PLAYBACK INTERFACE FOR STREAMING, STICKING, SORTING, AND RECALLING MUSICAL PIECES

Musicream ist ein stark auf visuelle Elemente ausgelegtes Konzept zur Darstellung und Nutzung von Musikbibliotheken. Enzelne Musikstücke werden als Scheiben dargestellt. Diese kann man in den Abspielbereich ziehen oder nutzen, um ähnliche Musik aus einem ständigen Fluss von vorbeigleitenden Scheiben zu "fischen". Die Handhabung soll dadurch einfach gehalten werden, dass Drag´n´ Drop und Scrollbalken zur Manipluation innerhalb des Players genutzt werden.

Webreferenzen

e-teaching.org: Navigationsmetaphern

Auf dieser Seite werden Metaphern vorgestellt, die dem Nutzer eine intuitive Handhabung abstrakter Datensätze ermöglicht. Die intuitive Erfassung spielt bei der Nutzung biologische Metaphern eine zentrale Rolle. Der Nutzer kann abstrakte Zusammenhänge besser begreifen, wenn er eine Metapher nutzen kann, die er aus seinem täglichen Umfeld kennt.

Last.fm

Last.fm kann als Internetradio oder lokal installierte Applikation ausgeführt werden und bietet dem Hörer die Möglichkeit, solche Musik zu hören, die er wahrscheinlich hören möchte. Ähnlich dem Empfehlungssystem von Amazon werden bei last.fm Verhaltensmuster, hier im speziellen Hörgewohnheiten, analysiert und so einzelne Musikstücke und Musikgruppen in ein Verhältnis zueinander gesetzt. Hat der Nutzer bestimmte Lieder auf der Festplatte, und andere Nutzer haben eine zu großen Teilen übereinstimmende Musikbibliothek vorzuweisen, werden dem User solche Lieder zusätzlich angeboten, die die anderen ebenfalls hören, bzw. mögen, die er aber selbst nicht besitzt. Die Ähnlichkeitsanalyse findet bei last.fm also nicht nach Attributen der Musik statt, sondern auf Grundlage der Verhaltensweisen anderer Nutzer.

SensMe

SensMe von SonyEricsson ist ein Applikation, die dem Nutzer nur solche Musik abspielen soll, die der momentanen Stimmung des Rezipienten entspricht. SensMe speichert für jedes Lied dessen Koordinaten innerhalb einer wenige Attribute umfassenden Karte. Der Nutzer sucht sich anfangs ein Lied aus oder stellt die Stimmung innerhalb der Karte ein, welche vom Player abgespielt werden soll, und SensMe spielt bis zum Eingreifen des Nutzers nur Lieder ab, die dem ausgewählten Kriterium am stärksten ähneln.

id3.org

Ein zentrales Element des Music Ecosystems ist die Ähnlichkeitsanalyse zwischen einzelnen Musikstücken. Diese Ähnlichkeit soll in erster Linie und zu Beginn ausschließlich anhand der Metadaten der Songs bestimmt werden. Metadaten von Musikstücken werden bei MP3-Dateien beispielsweise in den so genannten ID3-Tags gespeichert, welche von EcoPlayer zur Ähnlichkeitsanalyse hernagezogen werden müssen.

simfy

Simfy erweitert das Konzept einer lokalen Musikbibliothek auf eine mobile Sammlung der persönlichen Stücke, welche allerorts abrufbar ist. Da ein Baustein von simfy eine Community ist und man Musikstücke seinen Freunden zeigen und sie mit ihnen teilen kann, ist ein zentrales Element dieses Konzepts, das Anbieten von Zusatzinformationen zu einzelnen Liedern und die Synchronisierung erweiterter Attribute einzelner Stücke, wie beispielsweise der Metadaten.

Music Miner

Music Miner ist ein Beispiel dafür, wie Musikstücke innerhalb eines zweidimensionalen Raums visualisiert werden können. Im Gegensatz zum Music Ecosystem ist die Darstellung sämtliche Musikstücke innerhalb einer Eigenschaftslandkarte deterministisch, während sie im EcoPlayer dynamisch angezeigt werden und die Visualisierung mehr Wert auf die Beziehung der einzelnen Individuen legt, als auf absolute Eigen

Vorgegeben:

SwarmWiki (Java)

Swarm befasst sich mit der Darstellung biologischer Verhaltensmuster. Mit Hilfe des Swarm-Packages lässt sich die Dynamik von Gruppen und ihrer einzelnen Individuen visualisieren. Einer derartige Implementierung ist für den EcoPlayer ebenfalls vorgesehen, innerhalb dessen sich Musikstücke schwarmhaftes Verhalten imitieren sollen.

-- DominikusBaur - 29 Jul 2008
Topic revision: r15 - 17 Nov 2008, DominikusBaur
 
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