Kurzbeschreibung des Projektes: Mindestens 80% der modernen und postmodernen Gedichte haben weder einen Reim noch ein festes Metrum wie etwa den Jambus oder Trochäus. Aber heißt dies, dass sie von rhythmischen Strukturen gänzlich frei sind? Die US-amerikanische Theorie der freien Versprosodie behauptet das Gegenteil, und unser Projekt will diese Theorie auf der Grundlage einer digitalen Musteranalyse überprüfen. Unser Ziel ist die Entwicklung einer Methode und einer Software zur digitalen Prosodieerkennung und formalen Korpusanalyse eigenrhythmischer Gedichte. Langfristig soll unser interdisziplinär entwickeltes Tool auf dem von uns untersuchten Portal lyrikline.org platziert werden, um so für die universitäre Lehre und Forschung nachhaltig nutzbar zu sein.
Mindestens 80% der modernen und postmodernen Gedichte haben weder einen Reim noch ein festes Metrum wie etwa den Jambus oder Trochäus. Aber heißt dies, dass sie von rhythmischen Strukturen gänzlich frei sind? Die US-amerikanische Theorie der freien Versprosodie behauptet das Gegenteil: Moderne Dichter wie Whitman, die Imagisten, die Beatpoeten oder die heutigen Slam-Poeten hätten die klassischen metrischen Versformen durch eine neue Prosodie ersetzt, die von Prosarhythmen, Alltagssprache oder Musikstilen wie Jazz oder HipHop geprägt ist. Unser Projekt will diese Theorie auf der Grundlage einer digitalen Musteranalyse überprüfen.
Zu diesem Zweck untersuchen wir das wichtigste Internetportal für eingelesene Gedichte deutscher und amerikanischer Lyriker: lyrikline.org. In Anlehnung an die sehr effektive Prosodieerkennung aktueller Sprachtechnologien wird unser Projekt einschlägige Methoden wie phrase break prediction, prosodische Phrasierung, spoken document Analyse und Disfluenzmodellierung zur digitalen Analyse rhythmischer Muster verwenden. In einem ersten Schritt wird das philologische Teilprojekt durch den Abgleich von textueller und stimmlicher Prosodie spezifische rhythmische Muster bestimmen. Das digitale Teilprojekt entwickelt daraus eine digitale Muster(wieder-)erkennung auf der Grundlage maschinellen Lernens.
Unser Ziel ist die Entwicklung einer Methode und einer Software zur digitalen Prosodieerkennung und formalen Korpusanalyse eigenrhythmischer Gedichte. Traditionelle Verslehren verwendeten metrische Muster wie etwa den Pentameter oder den Hexameter zur Identifikation literarischer Genres wie der Elegie oder literaturgeschichtlicher Einflüsse wie dem der griechischen Lyrik auf die deutsche Lyrik des 18. Jahrhunderts. Ebenso wird unsere Analyse rhythmischer Muster es künftig ermöglichen, poetische Formen eigenrhythmischer Lyrik oder den literarischen Einfluss der US-amerikanischen free verse prosody auf die deutschsprachige Lyrik der (Post-)Moderne präzise zu erfassen. Langfristig soll unser interdisziplinär entwickeltes Tool auf lyrikline.org platziert werden, um so für die universitäre Lehre und Forschung nachhaltig nutzbar zu sein.
Auch für die Informatik ist die Entwicklung eines digitalen Gedichtrhythmus-Erkenners eine innovative Herausforderung, insofern bezüglich der Erkennung rhythmischer Muster Methoden der computational humanities bzw. des deep learning erprobt werden sollen. Für die digitale Analyse verwenden wir mehrere Standarttools: das Sphinx-4 Speech-Recognition Toolkit’s Long-audio alignment tool für das sogenannte forced alignment, Software wie z. B. openEAR für die Extrahierung akustischer Merkmale, AuTOBI für die Prosodie-Analyse, deep learning Programmbibliotheken wie zB Caffe, aber auch Rhythmus-Erkenner wie zB Sonic Visualizer (http://sonicvisualiser.org/). Der Arbeitsbereich des maschinellen Lernens betrifft insbesondere state-of-the-art Techniken wie CNN.
Unser Projekt wird vom Januar 2017 bis zum April 2020 von der Volkswagenstiftung gefördert. Insgesamt gingen im Rahmen der Ausschreibung „Interaktion qualitativ-hermeneutischer Verfahren und Digital Humanities: 'Mixed Methods' in den Geisteswissenschaften?“ 101 Anträge bei der VolkswagenStiftung ein, neun Projekte wurden bewilligt. Ziel der Ausschreibung war es, Möglichkeiten auszuloten, wie neue Verfahren der Digital Humanities mit den bisherigen, im weitesten Sinne „qualitativ-hermeneutischen“ Ansätzen kombiniert werden können.
Freie Universität Berlin
Digitale Prosodieerkennung
PD Dr. Burkhard Meyer-Sickendiek; Dr. Hussein Hussein; Dr. Timo Baumann
Volkswagenstiftung
+49/30838457841