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Meinard Müller

Meinard Müller studied mathematics and computer science at Bonn University, Germany. Since September 2012, he holds a professorship at the International Audio Laboratories Erlangen, a joint institution of the Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) and Fraunhofer IIS. His current research interests include music processing, audio signal processing, and music information retrieval. He is author of the textbook "Fundamentals of Music Processing" (www.music-processing.de).

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Papers by Meinard Müller

Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, 2021

International Symposium/Conference on Music Information Retrieval, 2018

International Symposium/Conference on Music Information Retrieval, Jun 27, 2019

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research), Dec 4, 2022

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research), Nov 7, 2021

Journal of New Music Research, Aug 30, 2017

IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing, Sep 1, 2016

IEEE/ACM transactions on audio, speech, and language processing, Sep 1, 2018

GI-Jahrestagung, 2017

Musik lässt sich durch die Vielzahl an möglichen Darstellungs-und Datenformen als Multimediaszena... more Musik lässt sich durch die Vielzahl an möglichen Darstellungs-und Datenformen als Multimediaszenario auffassen: Neben der eigentlichen Musikaufnahme gibt es eine Vielzahl von weiteren Medienobjekten (z. B. Videoaufnahmen, Gesangstexte oder Notentexte), die Musik auf unterschiedliche Arten beschreiben. Im Zuge der Digitalisierung werden viele dieser Medienobjekte heutzutage frei im Internet verfügbar gemacht. Dabei werden die Objekte häufig einzeln betrachtet, obwohl sich zwischen ihnen musikalische Verknüpfungen herstellen ließen. Diese Verknüpfungen können dazu genutzt werden, um neue Arten der Navigation in der Musik zu ermöglichen, oder vorhandene Medienobjekte mit zusätzlichen Informationen anzureichern. In diesem Artikel modellieren wir exemplarisch anhand der Oper "Die Walküre" von Richard Wagner diese musikalischen Verknüpfungen mittels werkbezogener Annotationen, die in einem geeigneten Datenbankschema abgebildet werden. Basierend auf diesem Modell präsentieren wir dann einen webbasierten Demonstrator, der die wechselseitigen Verknüpfungen zwischen den Medienobjekten zusammenfügt und in einer graphischen Benutzeroberfläche für den Nutzer zugänglich macht.

Discrete Mathematics, Mar 1, 2004

This paper addresses the separation of drums from music recordings, a task closely related to har... more This paper addresses the separation of drums from music recordings, a task closely related to harmonic-percussive source separation (HPSS). In previous works, two families of algorithms have been prominently applied to this problem. They are based either on local filtering and diffusion schemes, or on global low-rank models. In this paper, we propose to combine the advantages of both paradigms. To this end, we use a local approach based on Kernel Additive Modeling (KAM) to extract an initial guess for the percussive and harmonic parts. Subsequently, we use Non-Negative Matrix Factorization (NMF) with soft activation constraints as a global approach to jointly enhance both estimates. As an additional contribution, we introduce a novel constraint for enhancing percussive activations and a scheme for estimating the percussive weight of NMF components. Throughout the paper, we use a real-world music example to illustrate the ideas behind our proposed method. Finally, we report promising BSS Eval results achieved with the publicly available test corpora ENST-Drums and QUASI, which contain isolated drum and accompaniment tracks.