Rach3: Computerbasierte Untersuchung von Klavierproben

In der westlichen klassischen Musik ist die Expressivität entscheidend für unser Musikvergnügen, sie regt uns an, Live-Konzerte zu besuchen und verschiedene Interpretationen derselben Stücke zu suchen. Während sich die meisten Forschungen zur expressiven Musikperformance auf das Endprodukt konzentrieren (d. h. auf eine Live- Aufführung vor einem Publikum oder eine Aufnahme im Studio), verbringen Musiker:innen tatsächlich die meiste Zeit mit Proben fernab der Öffentlichkeit. Der Prozess der Musikprobe erstreckt sich über Monate oder Jahre. Um ihn zu verstehen, ist sowohl eine umfassende Perspektive aus der Ferne erforderlich sowie die Möglichkeit, auf Details einzelner Probesitzungen zu fokussieren. Die Probe als langfristiger und multimodaler Prozess ist schwer zu erfassen: Musiker:innen für einzelne Proben ins Labor zu holen, reicht für eine befriedigende Analyse nicht aus, und ebensowenig genügt das einseitige Erfassen von Audio- oder Videodaten. Dieses Projekt präsentiert einen computergestützten Ansatz zur Untersuchung musikalischer Proben über lange Zeiträume hinweg und nutzt dabei die aktuellen Fortschritte in künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Das Projekt konzentriert sich auf Klaviermusik, da Klavier nicht nur eines der beliebtesten Instrumente ist, sondern auch einer der häufigsten Gegenstände der Musikforschung. Die zentralen Fragen dieses Projekts betreffen die Strategien, die Musiker:innen während der Probe anwenden, und die Bewertung der Aufführungsqualität während der Probenphase im Verhältnis zum Endprodukt. Ein zentraler Beitrag dieses Projekts ist der Rach3-Datensatz, der synchronisierte Audio-, Video- und MIDI-Daten enthält und eine computergestützte Analyse der Klavierperformance des musikalischen Klangs und der Körperbewegungen von Pianisten ermöglicht. Ein großer Teil dieses Datensatzes konzentriert sich auf das Erlernen des anspruchsvollen 3. Klavierkonzerts von Rachmaninoff durch den PI (daher der Name des Projekts). Dieses Projekt schlägt eine Brücke zwischen Musikpsychologie, Performance Science, computergestützter Musikwissenschaft und Informatik. Aus der Perspektive der Musikpsychologie ermöglicht das Projekt die Untersuchung von Aspekten wie motorische Kontrolle und Bewegungsmuster während langfristiger Proben in der realen Welt mit einem datenbasierten Ansatz. Aus der Perspektive der Performance Science untersucht das Projekt die wesentlichen Fähigkeiten und Mechanismen, die dem Prozess der Probe und den damit verbundenen Erfahrungen zugrunde liegen. Für die computergestützte Musikwissenschaft ermöglicht das Projekt die Überprüfung von Hypothesen zur Entwicklung musikalischer Interpretationen und zum Verständnis von strukturellen Elementen innerhalb eines Stücks. Schließlich bietet das Projekt der Informatik einen interessante Möglichkeit für die Erweiterung der Palette von Werkzeugen zur Analyse komplexer musikalischer Daten aus dem Forschungsbereich Music Information Retrieval.