- 158 -Weyde, Tillman: Lern- und wissensbasierte Analyse von Rhythmen 
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Hinzufügung entsprechen die Merkmale GSubtraction, GDeletion, GAddition, GInsertion, die wie folgt definiert sind:
 sum i
 GAddition(g) = not(norm( ----nI-----)) (9.19)
 i (- g /~\ Add avrgLoud(g)
 sum dist(ni).ni)
 GInsertion(g) = not(norm( averageDist(g).aveIrageLoud(g)()9).20)
 i (- g /~\ Ins
 sum ----niI-----
 GSubtraction(g) = not(norm( avrgLoud(g))) (9.21)
 i (- g /~\ Sub
 GDeletion(g) = not(norm( sum ---------dist(ni).niI--------()9).22)
 i (- g /~\ DelaverageDist(g).averageLoud(g)

9.2.5.  Segmentierung

Auch für die Segmentierung gibt es Merkmale auf den Ebenen von Phrasen und Motiven. Auf der Motivebene werden die Länge und Dauer der Motive als Merkmale repräsentiert, um die Bewertung verschiedener Dauern und Längen aus den Daten zu lernen.

Gruppenlänge

Die verschiedenen möglichen Längen (Anzahl der Noten) der Eingabe und Vorgabe werden als einzelne Merkmale repräsentiert. Die Merkmale GInputGroupLength1 bis GInputGroupLength5 liefern 1 falls das Eingabe-Motiv die entsprechende Länge hat, sonst 0:
 {
 1 wenn X = len(grp)
 GInputGroupLengthX(grp) =
 0 sonst.
(9.23)

Die Merkmale GTaskGroupLength1 bis GTaskGroupLength5 werden dazu analog berechnet.

Gruppendauer

Die verschiedenen möglichen Dauern der Eingabe und Vorgabe werden ähnlich wie die Längen behandelt. Jedes Merkmal repräsentiert eine Zeitdauer. Allerdings kann die Dauer Werte annehmen, die zwischen den durch die Merkmale repräsentierten Rasterpunkten liegen können. Die Merkmale bewerten daher die Übereinstimmung des aktuellen Werts mit dem repräsentierten Punkt. Das verwendete Gleichheitsmaß ist dasselbe wie beim Tempo.


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