Muziekinformatieherkenning

Muziekinformatieherkenning (MIR) is een vakgebied binnen de computerwetenschap en signaalverwerking dat zich richt op het automatisch ophalen en interpreteren van informatie uit muziek. Dit omvat zowel audiosignalen als bijbehorende metadata, en heeft als doel om nummers te identificeren, muzikale kenmerken te extraheren en deze informatie te koppelen aan beschrijvingen zoals artiesten, titels, genres of stemmingen.

Technieken in MIR combineren signaalverwerking met machine learning. Kenmerken uit audio zoals spectrogrammen, MFCC’s (mel-frequency cepstral coefficients), chroma-features en beat tracking vormen de basis voor classificatie en herkenning. Via algoritmen voor patroonherkenning en diepe neurale netwerken kunnen systemen bijvoorbeeld tempo, toonsoort en melodieën schatten, en audio-fingerprints genereren voor snelle identificatie tegen grote databanken.

Toepassingen omvatten muziekidentificatie van korte clips, automatische tagging en metadataherstel, genre- en stemmingclassificatie, tempo- en beattracking, cover song detectie en content-based aanbevelingssystemen. Daarnaast spelen MIR-technieken een rol bij auteursrechtenbeheer, muziekanalyse in onderzoek en mediarouting in digitale platforms.

Uitdagingen zijn onder meer variaties in opnamekwaliteit, lawaai en acoustische ruimte, polyfonie en live-optredens, remixen en versies van dezelfde compositie, en verschuivingen in tempo of toonsoort. Daarnaast bestaan er biases in trainingsdata, beperkte representativiteit van genres en privacy- en auteursrechtelijke overwegingen bij het gebruik van audio.

Datasets en evaluatie: MIR-onderzoek maakt gebruik van verzamelingen zoals Million Song Dataset en GTZAN, evenals grootschalige evaluatieonderzoeksprogramma’s zoals MIREX. Beoordelingsmetrics omvatten nauwkeurigheid, top-k nauwkeurigheid, precisie/recall en F1-score, vaak aangevuld met mean reciprocal rank voor recenterachtige taken.