9.  Bewertung

Dieses Kapitel behandelt die Bewertung von Interpretationen einer Eingabe bezüglich einer Vorgabe, die, wie bereits erwähnt, eine Kopie der Eingabe sein kann. Zunächst werden der Ansatz der Bewertung durch ein Neuro-Fuzzy-System vorgestellt sowie die Anpassungen, die nötig sind, um ein fuzzy-logisches Programm aus Abschnitt 5.3.1 zur Bewertung von Interpretationen zu verwenden. Dann werden die Merkmale erläutert, auf denen das fuzzy-logische Programm arbeitet. Schließlich werden das Regelsystem und das daraus erzeugte fuzzy-logische Netz vorgestellt.

Verschiedene Aspekte, die für die Qualität einer Interpretation von Belang sind, werden basierend auf musiktheoretischen und musikpsychologischen Überlegungen, wie sie im Teil I dargestellt wurden, formuliert. Diese werden als verschiedene Merkmale einer Interpretation berechnet und ihre Verbindung zu einer Gesamtbewertung in Form von Regeln eines fuzzy-logischen Programms dargestellt. Die Wahrheitswerte der Fuzzy-Regeln stehen für ihre Relevanz oder Gültigkeit in einem bestimmten Kontext.

Um sowohl Wissen, insbesondere unscharfes Wissen, in das System einbringen zu können als auch das System aus Beispielen lernen zu lassen, wurde die Verwendung eines Neuro-Fuzzy-Systems gewählt. Fuzzy-logische Programme ermöglichen es, unscharfe Regeln zu formulieren, die sich in ein neuronales Netz transformieren lassen. Wie sich im Teil I dieser Arbeit gezeigt hat, stellt die Bestimmung geeigneter Wahrheitswerte zur Gewichtung der verschiedenen Aspekte ein Problem dar, das sich mit den bisherigen Erkenntnissen der Musiktheorie und -psychologie nur schwer lösen läßt. Wie in Kapitel 10 erläutert wird, können mit fuzzy-logischen neuronalen Netzen geeignete Gewichtswerte aus Beispielen bestimmt werden.

9.1.  Anpassungen fuzzy-logischer Programme

Die Fuzzy-Regeln arbeiten auf den Merkmalswerten, die aus den Interpretationen berechnet werden. Dabei werden die Zuordnungen und die berechneten Informationen bezüglich der Abweichungen der Zuordnung, der Noten und des Tempos verwendet. Es gibt zwei Ebenen der Bewertung: Die Phrasen- und die Motivebene. Der Übergang zwischen diesen beiden Ebenen erfordert eine besondere Behandlung, da die Anzahl von Motiven in einer Phrase variiert. Dies läßt sich mit einfachen fuzzy-logischen Programm nicht darstellen.

9.1.1.  Multi-Regeln

Um Interpretationen mit unterschiedlich vielen Motiven bewerten zu können, wurden die fuzzy-logischen Programme im ISSM um eine Listenverarbeitung erweitert.