Neural AMT

von Eric Skaliks (17, Sächs. Landesgymnasium St. Afra zu Meißen)

Kategorie: Mathematik/Informatik 2017
Betreuer: keine Angabe
Wettbewerbsart: Jugend forscht

Gewonnene Preise:
  • 4. Platz im Bundeswettbewerb
  • Landessieger
  • Regionalsieger für das beste interdisziplinäre Projekt

"Als Musiker steht man häufig vor dem Problem, etwas wohlklingendes improvisiert zu haben, aber sich einfach nicht erinnern zu können, wie genau es ging... Daher könnte man eine digitale Aufnahme machen, die man dann in Noten umschreibt. Nur wenn die Musik lang, komplex und vielstimmig ist, ist das sehr zeitaufwendig. Was man hier also braucht, ist eine Software, die die Musik in Noten umschreibt! Da es jedoch keine funktionierende derartige Software gibt, habe ich das Problem selbst untersucht.
Dazu verwende ich Künstliche Neuronale Netzwerke. Dabei handelt es sich um eine Datenverarbeitungstechnik, die an die Funktionsweise von Nervensystemen angelehnt ist und seit einigen Jahren in den verschiedensten Wissenschaften an Bedeutung gewinnt.
Ich habe einen funktionierenden Prototyp für Klaviermusik entwickelt. Bis zum fertigen Produkt muss das Netzwerk aber noch verbessert werden, beispielsweise um auch andere Instrumente zu erkennen oder um fehlertoleranter zu werden."

Neural AMT