LITERATUR INDEX DER NEUEN SCHUBERT AUSGABE (LISA)
Die internationale wissenschaftliche Literatur zu Franz Schubert und seinem Freundeskreis wurde seit Gründung des Archivs kontinuierlich gesammelt und seit 1988 in der Datenbank LISA erfasst.
FORSCHUNGSPROJEKT: HERITAGE SCIENE AUSTRIA
Digitalisierung, Erkennung und automatische Clusterbildung von Wasserzeichen in den Musikmanuskripten von Franz Schubert
https://www.oeaw.ac.at/de/acdh/projects/schubert-watermarks
Projektleiter*innen: Katharina Loose-Einfalt, Günther Koliander, Andrea Lindmayr-Brandl
Mitarbeiter*innen: Clemens Gubsch, Paul Gulewycz, Marlene Peterlechner
Die Erschließung der Musikhandschriften von Franz Schubert ist ein Hauptanliegen der Wiener Forschungsgruppe der Neuen Schubert-Ausgabe (NSE). Seit Beginn der NSE in den 1960er Jahren war die Datierung eine zentrale Aufgabe, da sie ergänzende Informationen zur Geschichte der Quellen liefert. Dabei wurde nicht nur die Handschrift Schuberts, sondern auch die von ihm verwendeten Papiersorten berücksichtigt. Die Wasserzeichen geben Aufschluss über Herstellungsort und -zeit und lassen somit Rückschlüsse auf die Verwendung der Papiere zu. Dank der kontinuierlichen Quellendokumentation kann die NSE heute auf einen Bestand von mehr als 1.300 handschriftlichen Wasserzeichenpausen zurückgreifen.
So wertvoll diese Pausen auch sind, einige wurden unter ungünstigen Bedingungen erstellt und lassen keinen vergleichenden Überblick zu. Eine zeitgemäße digitale Visualisierung und Indizierung ist schon lange ein Desiderat. Mit modernen bildgebenden Verfahren, unter Verwendung von Thermografie, maschinellem Lernen und Signalverarbeitung, können objektivere Ergebnisse erzielt werden. Grundlegende Ideen kommen dabei aus dem Bereich der Fingerabdruckerkennung, wo in ähnlicher Weise versucht wird, aus einer Vielzahl an Datensets zu bestimmen, welche dieser Datensets demselben Fingerabdruck entsprechen. Ziel der Forschung ist es, eine automatische Suche nach ähnlichen und identischen Wasserzeichen zu ermöglichen. Zudem soll der trainierte Algorithmus in der Lage sein, Handpausen und Thermografiebilder zu vergleichen. Damit können nicht nur bisherige Ergebnisse der Schubert-Forschung verifiziert werden, sondern es kann auch ganz allgemein die Lücke zwischen analogen und digital gesammelten Ausgangsdaten geschlossen werden.