WS01 Musik trifft Informatik

Chancen und Herausforderungen der automatisierten Verarbeitung und Analyse von Musikdaten

In diesem Workshop sollen Methoden der automatisierten Audio- und Musikverarbeitung vorgestellt und deren Potential in geistwissenschaftlichen Disziplinen wie den Musikwissenschaften diskutiert werden.

Der Workshop richtet sich an ein breites und interdisziplinäres Publikum. Auch wenn technische Beiträge ausdrücklich erwünscht sind, soll bei den Vorträgen und Postern mit Nachdruck darauf hingewiesen werden, dass die Grundideen und Konzepte allgemein verständlich präsentiert werden sollen. Es sollen dabei lediglich Grundkenntnisse der Informatik vorausgesetzt werden. Weiterhin sollen viele Bespiele und konkrete Anwendungen diskutiert werden. Hierdurch soll sichergestellt werden, dass ein Dialog zwischen der Informatik und geisteswissenschaftlichen Disziplinen wie den Musikwissenschaften entstehen kann. Unser Ziel besteht darin, dass sowohl Wissenschaftler und Doktoranden als auch Studenten (etwa nach dem Bachelor-Abschluss) und Musikinteressierte von den Inhalten des Workshops profitieren werden.

Vollständiger CFP und weitere Informationen
https://www.audiolabs-erlangen.de/resources/MIR/2017-GI-Workshop-Musik/

Termine
Einreichung von Beiträgen: bis 23.04.2017 (eine Woche füher als der allgemeine Termin 30.04.2017)
Entscheidung über die Annahme: bis 22.05.2017 (eine Woche später als der allgemeine Termin 15.05.2017)
Einreichung der druckfähigen Version: bis 30.06.2017
Workshop: 26.09.2017

Organisation
Meinard Müller, International Audio Laboratories Erlangen
Christian Dittmar, International Audio Laboratories Erlangen

Programmkomittee
Jakob Abeßer, Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
Andreas Arzt, Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI)
Wolfgang Auhagen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Stefan Balke, International Audio Laboratories Erlangen
Stephan Baumann, Deutsches Forschungszentrum fuer Künstliche Intelligenz (DFKI), Kaiserslautern
Axel Berndt, University of Music Detmold
Estefanía Cano Cerón, Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
Klaus Frieler, Hochschule für Musik Franz Liszt Weimar
Werner Goebl, University of Music and Performing Arts Vienna, Austria
Rainer Kleinertz, Universität des Saarlandes
Anna Kruspe, Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
Frank Kurth, Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie (FKIE), Wachtberg
Patricio López-Serrano, International Audio Laboratories Erlangen
Hanna Lukashevich, Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
Daniel Müllensiefen, Goldsmiths, University of London
Michael Oehler, Hochschule Düsseldorf
Martin Pfleiderer, Hochschule für Musik Franz Liszt Weimar
Daniel Röwenstrunk , Musikwissenschafatliches Seminar Detmold/Paderborn
Frank Scherbaum, Universität Potsdam
Björn Schuller, Universität Passau
David Sears, Johannes Kepler University Linz
Kai Siedenburg, Universität Oldenburg
Sebastian Stober, Universität Potsdam
Igor Vatolkin, Technische Universität Dortmund
Anja Volk, Utrecht University
Stefan Weinzierl, TU Berlin
Christof Weiß, International Audio Laboratories Erlangen
Tillman Weyde, City University London
Frank Zalkow, International Audio Laboratories Erlangen