Musikwirtschaft: Administration vs. Musikmanagement

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Das Music Business ist von einer großen Vielzahl unterschiedlicher Anforderungen und Vertragsarten geprägt. Künstler, Schauspieler, Fotografen, Autoren, Komponisten, Texter, Produzenten etc., im Allgemeinen Urheber und Interpreten, melden ihre Werke und Aufführungen bei den unterschiedlichsten Verwertungsgesellschaften. Während der Urheber das Werk komponiert / textet / bearbeitet (Schöpfungshöhe), führt es der Interpret (Künstler) auf (Leistung).

Das Music Business ist ein sehr stark fragmentierter, schnelllebiger und komplexer Markt mit vielen Erscheinungsformen von Produkten und Dienstleistungen. Insbesondere seit der Digitalisierung hat die Angebotsvielfalt um ein Vielfaches zugenommen. Welche Dienstleistungen fallen unter den Auftrag der Administration und wie unterscheiden sich diese von sog. Verlagsadministrationen? Welche Vergütungssätze sind für solche Aufgaben marktüblich?
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Wertermittlung von Musikproduktionen

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Musik ist kein Wirtschaftsgut wie jedes andere. Künstler sind gezwungen, in sich abgegrenzte Werke zu schaffen, die als unteilbares Gut am Musikmarkt gehandelt werden können. Es sind besonderes Management und viel Risikobereitschaft erforderlich. Immaterielle Werte der Kunst sind diffizil zu bestimmen. Es existieren keine unveränderlichen, allgemeingültigen Kriterien, welche die Bewertung von Kunst begründen. Kunst ist vor allem eine Frage der Wirkung. Wie kann trotzdem eine Bewertung gelingen?

Erst seit 2013 gibt es in der Musikwirtschaft wieder einen leichten Anstieg der Umsatzkurve, der vor allem bei den digitalen Einnahmen (insbesondere Streaming und andere digitale Angebote) zu finden ist. Selbst Jahre nach Einzug der Digitalisierung sind die Auswirkungen des Umbruchs auf die Wertschöpfung sichtbar. Seit der Digitalisierung ist der Markt für Musik stark segmentiert. Ob sich ein Konsument z. B. ein Musikalbum kauft, hängt primär davon ab, ob ihm die Musik gefällt.
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Photogrammetrische Fallrekonstruktionen in 3D

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Neue Wege der Tatermittlung

Polizeieinsätze z. B. bei Demonstrationen oder Gewalttaten werden zunehmend videobegleitend aufgezeichnet. Meist erfolgten die Aufnahmen frontal (aus nur einer Blickrichtung) mittels Stabaufnahme und erhöhtem Standort.

Nachtaufnahmen werden ebenso frontal beleuchtet (Kamera-Licht-Kopplung), was zu vermehrtem Reflexionsaufkommen führt. Die standardmäßig voreingestellte Bildwiederholrate ist bei schnell ablaufendem Handlungsgeschehen und vielen Akteuen meisten zu niedrig. Aufnahmen aus Frontalansicht lassen zudem kaum reale Abstandsschätzungen und räumliche Ansichten zu. Der vermeintliche Videobeweis ist dann ohne forensische Eingriffe nicht auszuwerten. Wie kann dennoch eine Tatermittlung und damit eine Fallrekonstruktion erfolgen sowie ein Videobeweis gelingen?
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Sprachanalyse / Voice Analysis

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Sprachanalyse – Entlarvt forensische Phonetik den Täter?
Zweisprachige Ausgabe in Deutsch / Englisch
Voice Analysis – Does forensic phonetics reveal the criminal?
Bilingual issue in German / English
Dr. Braun, Stefan K.

ISBN (Print) 978-3-9810884-7-2
ISBN (E-Book PDF) 978-3-945484-21-0
Bestellnummer: NW108847

neowiss – Europäischer Wissenschaftsverlag | Frankfurt am Main
Erscheinungsdatum: 19.06.2020

Unter alltäglichen Umständen stellt die Sprechererkennung kein Problem dar, sofern der Sprecher bzw. Gesprächspartner bekannt und vertraut ist. Wenn die Sprechererkennung forensisch bedeutsam wird, stellt sich die Frage, mit welcher Sicherheit eine Identifizierung bzw. Verifikation gerichtsfest zu akzeptieren ist. Beispiele sind zu benennen bei der Identifizierung von Tatsprechern, die in Straftaten wie Erpressung, Raub, Bedrohung, Verleumdung, Tötungsdelikten und zahlreicher anderer Straftaten verwickelt sind oder verdächtigt werden.
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Gesichtserkennung in der Forensik

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Gesichtserkennung in der Forensik – Biometrische KI-gestützte Diagnoseverfahren
Autor: Dr. Stefan K. Braun

Zeitschrift „Digital Production“
Magazin für digitale Medienproduktion
Publiziert von Pixeltown GmbH, 05-06/2020

Ganz allgemein gesagt ist die Gesichtserkennung (face recognition) ein biometrisches KI-gestütztes und automatisiertes Diagnoseverfahren, mit der die Zuordnung zu einer Person gelingt. Die Gesichtserkennung basiert dabei auf mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und maschinellem Lernen. Maschinelle Lernverfahren (Deep Learning), basierend auf „Data-Mining“ (Finden neuer Muster und Gesetzmäßigkeiten), generieren Wissen aus Erfahrung. Künstliche Systeme lernen aus Beispielen und verallgemeinern die Erkenntnisse nach Beendigung der Lernphase. Erste Ansätze der Gesichtserkennung gab es bereits 1958 mit nicht lernendem künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN).
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Analyse von Videoaufnahmen aus Polizeieinsätzen

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Befinden sich Polizeibeamte in Einsätzen, um z. B. Menschenansammlungen aufzulösen, Demonstrationen zu begleiten oder Kontrollen durchzuführen, werden deren Handlungen u. U. auf Videomaterial aufgezeichnet. Häufig sind agierende und zu kontrollierende Personen alkoholisiert, die Situation ist emotional aufgeladen. Werden Polizeibeamte beleidigt oder angegriffen, müssen Angriffe abgewehrt werden. Ein Einsatzbefehl erlaubt, Akteure zurückzudrängen. Wird die Sache als Staatsschutzsache eingestuft, ermittelt die Staatsanwaltschaft. Gerät der Einsatz außer Kontrolle, sind Videoaufnahmen bei einer späteren Situationsanalyse hilfreich, wie Handlungen und Gegenhandlungen erfolgt sind.

Je nach Aufzeichnungsverfahren werden Filme mit einer Bildwiederholrate progressiv oder interlaced aufgezeichnet. Im progressiven Verfahren wird in Vollbildern aufgezeichnet. Interlaced aufgezeichnete Videoaufnahmen bauen ein vollständiges Bild (Frame) aus zwei unterschiedlichen Halbbildern auf. Das Verfahren stammt aus dem klassischen Zeilensprungverfahren (verzahnte Bilder). Die Bildwiederholrate liegt i.d.R. bei 25 oder 30 Bildern. Analysen werden mit professionellen Instrumenten durchgeführt, mit denen das Material intensiv untersucht werden kann.
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Der Farbwinkel definiert den Farbton „Hue“

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Fotoaufnahmen unterschiedlicher Fotosessions, verschiedener Fotografen und variierender Fotohardware wirken ohne Angleichung von Farbe, Sättigung und Helligkeit in der Regel uneinheitlich. Werden Motive zudem bei wechselnden Lichtverhältnissen fotografiert (Tageslicht, Kunstlicht, Mischlicht, Gegenlicht etc.), sind Anpassungen unumgänglich. Welche Toleranzen sind bei Farbanpassungen erlaubt? Wie werden Farbanpassungen definiert und welche Festlegungen müssen getroffen werden, wenn Farbkoordinaten eines Quellprofils außerhalb des Farbraumes des Zielprofils liegen?

Fertigungsprozesse unterliegen ausnahmslos einer Fülle von Einflüssen, die unvermeidbare Abweichungen einzelner Produkte, Chargen, Serien etc. von vereinbarten Vorgaben verursachen bzw. Schwankungen innerhalb einer gefertigten Produktserie zur Folge haben. Solche Prozesseinflüsse können systematischer oder zufälliger Natur sein und beruhen auf einer Vielzahl von Ursachen.
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Freisprechung Mediengestalter am 31.01.2020

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Freisprechung der Mediengestalter Digital und Print 2020 an der Gutenbergschule Frankfurt am Main (Berufliche Schule für Druck- und Medientechnik, Farbtechnik und Raumgestaltung). Der feierliche Abschluss der Ausbildungszeit eines Auszubildenden in einem Handwerksberuf folgt einer tausendjährigen Tradition.

Acquittal of digital and print media designers 2020 at the Gutenberg School Frankfurt am Main (Vocational school for printing and media technology, color technology and interior design). The ceremonial completion of an apprentice’s education in a craft profession follows a thousand-year-old tradition.
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Gesichtserkennung in der forensischen Analyse

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Die Gesichtserkennung (face recognition) ist ein biometrisches KI-gestütztes und automatisiertes Diagnoseverfahren, mit der die Zuordnung zu einer Person gelingt. Die Gesichtserkennung basiert dabei auf mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und maschinellem Lernen. Wird von der Zuordnung der Person gesprochen, handelt es sich im forensischen Sinne um eine Identifikation und Verifikation, um eine Authentifizierung von Personen. Im Gegensatz dazu ist die Gesichtsdetektion abzugrenzen, die nur eine Lokalisierung eines Gesichtes im Bild / Videobild vornimmt.
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Medienforensik im Praxiseinsatz

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Gastvortrag am 28.11.2019 an der RUB Ruhr-Universität Bochum im Masterseminar Medienwissenschaft / Wissenschaftssystematik und aktuelle Forschungsthemen der Medienwissenschaft (Fakultät für Philologie) zum Thema Medien der Forensik. 3 Stunden Vortrag und angeregte Diskussion mit interessierten Studenten. „Medien in der forensischen Praxis“ mit den Schwerpunktthemen Bildforensik, Videoforensik, Audioforensik, Phonetik, Medienpiraterie und Gesichtserkennung. Vielen Dank an die Universität für den perfekten Ablauf und Organisation und einen Dank an das Engagement der Studenten.

Guest lecture at the RUB Ruhr-University Bochum in the Masterseminar.
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