Supercomputer analysiert SWR-Musikbestand
Ein Supercomputer der Uni-Stuttgart hilft dem SWR, seine Musikbibliothek zu katalogisieren. Hazel Hen untersucht die Stücke auf 700 Charakteristika.
Rechnerschränke des deutschen Großrechners «Hazel Hen» im Hochleistungs-Rechenzentrum Stuttgart.
(Bild: dpa, Marijan Murat)
Aus zwei Millionen Audiodateien besteht der Musikbestand des Südwestrundfunks (SWR) – ein Computer des Höchstleistungsrechenzentrums der Universität Stuttgart (HLRS) soll nun helfen, diese Datenmengen zu analysieren.
Der Cray XC40 (Hazel Hen) soll ähnlich klingende Musiktitel automatisch erkennen und so die Suche nach passender Hintergrundmusik für Fernseh- und Internet-Beiträge erleichtern. "Der Supercomputer der Uni Stuttgart eröffnet dem SWR enorme Möglichkeiten", sagte SWR-Intendant Kai Gniffke bei der Vorstellung der Kooperation am Donnerstag in Stuttgart.
700 Charakteristika
Auf 700 Charakteristika hin sollen die Musiktitel untersucht werden, etwa danach, welche Instrumente, welcher Rhythmus und welche Stimmung überwiegen, ob die Musik in Dur oder Moll ist oder von einer weiblichen oder männlichen Stimme gesungen wird. Journalisten können in dem Programm per Schlagwort – etwa "Wald Herbststimmung" – suchen und bekommen ein passendes Musikstück vorgeschlagen. Entspricht das nicht den Wünschen, können weitere ähnliche Stücke geladen werden.
Der SWR hatte rund 230 000 Audiodateien schon auf eigene Faust analysiert. Den kompletten Bestand auf die 700 Charakteristika hin zu untersuchen, hätte die eigene IT aber nicht leisten können, wie der SWR mitteilte. Dafür muss nun der Supercomputer des HLRS ran. Der schafft dem SWR zufolge in Sekunden, wofür normale Computer Tage oder Wochen brauchen. (dahe)
