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This study aims to compare two different implementations of speech emotion recognition models.The emphasis is directed towards evaluating their efficacy in capturing and characterizing dialogues
portrayed by actors within a film scene to create suitable musical intervals. The goal of the overarching research intends to derive indications to enhance the compositional process of film scores by recognizing the emotion in a particular scene. Based on established deep learning models, the study delves into the exploration of two distinct emotion classification metrics: The Six Emotion Prediction and the Valence/Arousal/Dominance Prediction. To facilitate a comparative analysis, a preliminary study an a following survey is deployed. The preliminary study confirms a significant difference in the generated MIDI data. For this reason, a survey is essential to detect the better fitting algorithm. Participants are tasked to rate the affective suitability of eight generated interval sequences to the corresponding film scenes. The Suitability is verified quantitatively using a bidirectional rating system. Both model assessments are conducted within a uniform sound design, thus ensuring unbiased conditions for evaluation. Upon a thorough examination of our extensive analysis, a preference for method A becomes increasingly evident.
Es wird die Bildgestaltung eingegangen, welche sich mit Thematiken wie dem Goldenen Schnitt, der Figur-Grund-Beziehung, Kontraste, Tiefenwirkung etc. beschäftigt. Diese Lehreinheit rundet die zuvor besprochenen Thematiken ab und betrachtet diese z.T. aus einer neuen, künstlerischen Perspektive. Zudem wird auf die schriftliche Ausarbeitung und die Durchführung bzw. den Ablauf einer Videoproduktion eingegangen. Ebenso werden Stative und Bewegung mit Schwenks und Kamerafahrten vorgestellt.
A very well preserved historic square piano built by Steinway and Sons in 1863 forms the basis of this study. This study is part of a research project focusing on the development of methods for the digital preservation of historic instruments. Part of the study is to investigate the spectral and temporal characteristics of this square piano in comparison to the virtual instrument under development and further to a modern Steinway B-211 piano. A solenoid is used to collect the necessary data sets from both real pianos. The spectral analysis includes the evaluation of the spectrogram, the spectral centroids and the spectral slope. The temporal analysis evaluates the correlation between velocity and loudness. These tests are used to validate the results of the project and to compare the historic square piano with a modern Steinway B-211 grand piano. The comparison shows deficits in the loudness curve of the virtual square piano. These deficits have to be compensated. Furthermore, the biggest difference between the Steinway B-211 and the square piano is the emphasis on the fundamental frequency. The lower emphasis on the fundamental frequency of the square piano results in a colder and harsher sound.
Videotechnik: Kameratechnik
(2025)
Es wird auf die verschiedenen Kameratypen (DSLR- bzw. DSLM-, Broadcast- und digitale Kinokameras), Kamerasensoren und deren Parameter, wie z.B. Dynamikumfang, Sensorgröße und Pixelgröße eingegangen. Kamera-Objektive und deren Brennweiten und Blendeneinstellung werden zusammen mit der über die Kamera gesteuerten Verschlusszeit ebenso behandelt. Zudem wird es einen Überblick über die verschiedenen Video-Formate bzw. -Codecs und -Container wie auch über die digitalen Videosignale geben. Ebenso werden die verschiedenen Aufzeichnungsmöglichkeiten (Speicherkarte, DVD, Blu-ray, chemischer Analog-Film) thematisiert.
Videotechnik: Kameratechnik
(2025)
Es wird auf die Wiedergabe auf Monitoren und damit die verschiedenen Monitor-Technologien (LCD, Quantum-Dots, OLED, Micro-LED) mit deren Vor- und Nachteilen eingegangen. Die entsprechenden Videoeingänge (SDI, HDMI, etc.) werden vorgestellt. Zudem wird die Thematik „Full-Range“ (0-255) bzw. „limited-Range“ (16-235) vertieft, was auf Inhalte der Lehreinheit „Videopegel“ kurz eingeht. Der Monitorabgleich (Schwarzwert-, Weißwert-, Farbwiedergabe) für Produktionsumgebungen wird ebenso vorgestellt. Die Norm „EBU Tech: 3320“ wird ebenfalls thematisch kurz angesprochen.
Benutzererfahrung (UX) von Bildsymbolen zur Mensch-Maschine-Interaktion bei Datenschutzanwendungen
(2025)
Im Rahmen einer Bachelorarbeit wurde diese Studie zur Benutzererfahrung (UX) von Bildsymbolen zur Mensch-Maschine-Interaktion bei Datenschutzanwendungen durchgeführt. Zum einen wurden die Probanden befragt, welche Bildsymbole mit „Datenschutz“ oder ähnlichen Begriffen, wie „Schutz“, „Privatsphäre“, „ungewollte Überwachung“ und „Daten“ verbunden werden. Zum anderen wurde in einer Probandenstudie überprüft, ob diese Bildsymbole für die laut DSGVO zu den zehn besonderen Kategorien gehörenden personenbezogener Daten diesen jeweiligen Kategorien entsprechend zugeordnet werden können. Insgesamt wurden 22 Bildsymbole zu dem Begriff „Datenschutz“ und 15 zu den besonderen Kategorien für personenbezogenen Daten nach DSGVO grafisch erstellt. 52 Personen nahmen an der Studie, die online durchgeführt wurde, teil. Damit liegen nun Erkenntnisse darüber vor, welche Bildsymbole von Probanden den jeweiligen Begrifflichkeiten besonders häufig zugeordnet wurden: zum Beispiel wurde mit Ausnahme des Symbols für die Gewerkschaftszugehörigkeit die besonderen Kategorien den Bildsymbolen mit einer Quote > 50 % richtig zugeordnet, ohne dass die Probanden vorher entsprechend trainiert worden wären.
Es wird der grundsätzliche Aufbau von Videoschnittprogrammen und deren Werkzeuge (Timeline, Source- und Record-Monitor, Trim-Modus) vorgestellt. Der Roh- und darauffolgende Feinschnitt (genaue Festlegung von Schnittpunkten, Effekten und Übergängen, Color-Grading und Tonanpassung) wird vertieft. Diverse Schnitttechniken, wie z.B. der L- bzw. J-Schnitt und Keying (z.B. Chroma-Keying -> Green-/Bluescreens) werden exemplarisch dargestellt.