Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-12702
Langanzeige der Metadaten
DC ElementWertSprache
dc.contributor.authorBöttle, Niclas-
dc.date.accessioned2023-02-07T11:07:55Z-
dc.date.available2023-02-07T11:07:55Z-
dc.date.issued2022de
dc.identifier.other1834101824-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-127212de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/12721-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-12702-
dc.description.abstractMusik wurde schon immer genutzt um Kinder in den Schlaf zu singen. Heutzutage ist Musik in den verschiedensten Formen und überall verfügbar, kann gestreamt werden und wird entsprechend auch oft zum Einschlafen genutzt. Da Schlafprobleme heutzutage zunehmen, werfen Smart Health Anbieter Apps auf den Markt, die mit “Schlafmusik” eine positive Auswirkung auf den Schlaf versprechen. Schlafmusik wird dabei weit interpretiert und kann von synthetisch erzeugten Klangteppichen bis zu klassischen Schlafliedern reichen. Trotzdem wissen wir wenig darüber, welche Musik tatsächlich eine positive Auswirkung auf das Einschlafen hat. Scaratt hat vor kurzem eine erste Studie erstellt, in denen sie automatisch generierte Tags und getaggte Spotify-Listen zu den Schlagworten “sleep music” und “relaxing music” untersuchte [1]. Hierauf aufbauend soll in dieser Bachelorarbeit untersucht werden, ob es Eigenschaften gibt, die als “Schlafmusik” charakterisierte Musikstücke teilen, und wie diese beschaffen sind. Neben einer statistischen Betrachtung zu Nutzerverhalten, soll auch eine Untersuchung der Musikstücke selbst unter Verwendung von Techniken des Music Information Retrieval (MIR) erfolgen.de
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc004de
dc.titleWas haben Schlafmusik-Stücke gemein? : eine empirische Analysede
dc.title.alternativeWhat properties do lullabies share? : an empirical analysisen
dc.typebachelorThesisde
ubs.fakultaetInformatik, Elektrotechnik und Informationstechnikde
ubs.institutInstitut für Parallele und Verteilte Systemede
ubs.publikation.seiten86de
ubs.publikation.typAbschlussarbeit (Bachelor)de
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
2022_10_10_Niclas_Boettle_Bachelorarbeit.pdf8,49 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Alle Ressourcen in diesem Repositorium sind urheberrechtlich geschützt.