Von: Marc Voigt
Datum: Fri, 3 Jul 2020
Betreff: [ak-discourse] Einladung zum Forschungskolloquium am 07.07.2020 / Videokonferenz
Liebe Kollegen und Studierende, liebe Interessenten an Veranstaltungen
am Fachgebiet Audiokommunikation,
aufgrund der aktuellen Gesundheitslage findet dieses
Forschungskolloquium als Videokonferenz statt, hierfür nutzen wir die
Software Zoom in einer für die TU Berlin angepassten Version,
installieren sie dazu bitte die Client-Software für ihr System, die
ausführlichen Zugangsdaten finden sie nochmals am Ende dieser E-Mail.
Am kommenden Dienstag 07.07.2020, 16:00 Uhr
Meeting-ID: 265 116 0292
Passwort: 20200707
https://tu-berlin.zoom.us/j/2651160292?pwd=RVZLbEdCQUNoaFNlRkMzTyt1emROZz09
wird Max Kraan über sein geplantes Dissertationsprojekt zum Thema „On
the Validity of Perceptually Organized Rhythm Representations using Deep
Learning“ in englischer Sprache vortragen.
Dazu möchten wir Sie sehr herzlich einladen. Eine Kurzzusammenfassung
darüber finden Sie, wie immer, am Ende dieser E-Mail.
Viele Grüße
Marc Voigt
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Max Kraan: On the Validity of Perceptually Organized Rhythm
Representations using Deep Learning
The overarching goal for research on generating expressive rhythm
sequences is to under- stand and generate rhythm with real-time
stylistic control, as a human drummer would – there are several steps
involved to approach this objective. First of all, the generative model
must exhibit ability to reconstruct rhythm according to real-time
stylistic criteria. Secondly, the nature of the criteria we use to
invoke control need to be quantitatively defined such as to allow for
interpolation and extrapolation to new rhythms. The dissertation aims to
address these objectives by focusing on the following questions: How can
we quantify perceptual descriptors used to set criteria of rhythm style
and variation? Can we create a deep generative model that can learn and
generate rhythm sequences accord- ing to the perceptual qualities of
expressive performance? We explore these questions by tackling several
research tasks. Several different preprocessing techniques will be
evaluated on their ability to effectively label symbolic drum rhythm
data with perceptual descriptors. The labelled data will then be used to
train a deep generative model, we will be paying special attention to
variational Bayesian methods as a way to generate from an intuitive
latent representation of the data. This model will be used to implement
a Max application, intended for use by electronic music producers. The
model will be evaluated in two ways: a) as a means of generating rhythm
through control group testing of the application; b) the integrity and
quality of generated rhythms will be evaluated through large-scale
empirical listener studies. The expected results may be relevant in
understanding the perception of rhythm, creating more intuitive ways to
visualize rhythm and in generating realistic drum rhythms.
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Thema: Forschungskolloquium Audiokommunikation
Uhrzeit: 7.Jul.2020 16:00 Amsterdam, Berlin, Rom, Stockholm, Wien
Zoom-Meeting beitreten
https://tu-berlin.zoom.us/j/2651160292?pwd=RVZLbEdCQUNoaFNlRkMzTyt1emROZz09
Meeting-ID: 265 116 0292
Passwort: 20200707
Schnelleinwahl mobil
+496971049922,,2651160292#,,#,20200707# Deutschland
+493056795800,,2651160292#,,#,20200707# Deutschland
Einwahl nach aktuellem Standort
+49 69 7104 9922 Deutschland
+49 30 5679 5800 Deutschland
+49 695 050 2596 Deutschland
Meeting-ID: 265 116 0292
Passwort: 20200707
Ortseinwahl suchen: https://tu-berlin.zoom.us/u/adjGjSFyTn
Über SIP beitreten
2651160292@zoomcrc.com
Über H.323 beitreten
162.255.37.11 (USA
Westen)
162.255.36.11 (USA
Osten)
213.19.144.110 (Europa
Naher Osten und Afrika (EMEA))
Passwort: 20200707
Meeting-ID: 265 116 0292
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Marc Voigt
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Fachgebiet Audiokommunikation
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