Weyde, Tillman: Lern- und wissensbasierte Analyse von Rhythmen

11.1.2. Framework

Abbildung 11.1:

Die Module der Implementation.

Der Aufbau des Systems ist modular, um möglichst weitgehende Flexibilität und Wiederverwendbarkeit zu gewährleisten. Die verschiedenen Elemente, wie die Komponenten der graphischen Oberfläche, der Auswahlalgorithmus, die MIDI-Anbindung und das Neuro-Fuzzy-Modul sind einzeln verwendbar und austauschbar.

Es wurden verschiedene Java-Packages entwickelt, die der Repräsentation und Verarbeitung der Daten dienen, der Erzeugung von Beispielmengen, der Steuerung des Neuro-Fuzzy Moduls und der Benutzeroberfläche. Die graphische Benutzerschnittstelle ist nach dem Model-View-Controller Model realisiert, d.h. es gibt jeweils ein Objekt für die Daten, deren Darstellung und deren Bearbeitung, wobei die beiden letzteren teilweise in einem Objekt zusammengefaßt werden. Das Neuro-Fuzzy-Modul ist aufgeteilt in verschiedene Module für den Auswahlalgorithmus und die JNI-Kommunikation, das Neuro-Fuzzy-System selbst sowie die Merkmalsberechnung. Insgesamt enthält das System 175 Java-Klassen und Schnittstellen mit über 60.000 Zeilen Kode und 18 C-Module mit über 11.000 Zeilen Kode. Der C-Kode wurde zu einem großen Teil von Klaus Dalinghaus geschrieben, dem an dieser Stelle für seine Mitarbeit gedankt sei.

11.1.3. Neuro-Fuzzy-Modul

Das Neuro-Fuzzy-Modul ist als dynamisch ladbare Bibliothek (Dynamic-Link Library, DLL) implementiert. In diesem Modul sind die Algorithmen für Interpretationsauswahl