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Die Zukunft der Musikarchivierung und der Suchmaschinen liegt im Deep Learning und in Big Data. Algorithmen zum Abrufen von Musikinformationen analysieren automatisch musikalische Merkmale wie Klangfarbe, Melodie, Rhythmus oder musikalische Form, und künstliche Intelligenz sortiert und verknüpft diese Merkmale dann. Auf dem ersten International Symposium on Computational Ethnomusicological Archiving, das vom 9. bis 11. November 2017 am Institut für Systematische Musikwissenschaft in Hamburg stattfand, wurde ein neuer Standard für Computational Phonogram Archiving als interdisziplinärer Ansatz diskutiert. Ethnomusikologen, Musik- und Computerwissenschaftler, Systematische Musikwissenschaftler sowie Musikarchivare, Komponisten und Musiker stellten Werkzeuge, Methoden und Plattformen vor und tauschten Erfahrungen aus der Feldforschung und Archivierung in den Bereichen musikalische Akustik, Informatik, Musiktheorie sowie Musikspeicherung, -wiedergabe und Metadaten aus. Der Standard Computational Phonogram Archiving ist auch auf dem Musikmarkt als Suchmaschine für Musikkonsumenten sehr gefragt. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über das Gebiet, geschrieben von führenden Forschern aus aller Welt.
Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (anhand einer maschinellen Übersetzung durch einen Service von DeepL.com) angefertigt. Da die anschließende Überprüfung hauptsächlich im Hinblick auf inhaltliche Gesichtspunkte erfolgte, kann sich der Text des Buches stilistisch von einer konventionellen Übersetzung unterscheiden. Springer Nature arbeitet bei der Publikation von Büchern kontinuierlich mit innovativen Technologien, um die Arbeit der Autoren zu unterstützen.