  In this paper we present current trends in real-time music tracking (a.k.a.
score following). Casually speaking, these algorithms "listen" to a live
performance of music, compare the audio signal to an abstract representation of
the score, and "read" along in the sheet music. In this way at any given time
the exact position of the musician(s) in the sheet music is computed. Here, we
focus on the aspects of flexibility and usability of these algorithms. This
comprises work on automatic identification and flexible tracking of the piece
being played as well as current approaches based on Deep Learning. The latter
enables direct learning of correspondences between complex audio data and
images of the sheet music, avoiding the complicated and time-consuming
definition of a mid-level representation.
  -----
  Diese Arbeit befasst sich mit aktuellen Entwicklungen in der automatischen
Musikverfolgung durch den Computer. Es handelt sich dabei um Algorithmen, die
einer musikalischen Auff\"uhrung "zuh\"oren", das aufgenommene Audiosignal mit
einer (abstrakten) Repr\"asentation des Notentextes vergleichen und sozusagen
in diesem mitlesen. Der Algorithmus kennt also zu jedem Zeitpunkt die Position
der Musiker im Notentext. Neben der Vermittlung eines generellen \"Uberblicks,
liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Beleuchtung des Aspekts der
Flexibilit\"at und der einfacheren Nutzbarkeit dieser Algorithmen. Es wird
dargelegt, welche Schritte get\"atigt wurden (und aktuell get\"atigt werden) um
den Prozess der automatischen Musikverfolgung einfacher zug\"anglich zu machen.
Dies umfasst Arbeiten zur automatischen Identifikation von gespielten St\"ucken
und deren flexible Verfolgung ebenso wie aktuelle Ans\"atze mithilfe von Deep
Learning, die es erlauben Bild und Ton direkt zu verbinden, ohne Umwege \"uber
abstrakte und nur unter gro{\ss}em Zeitaufwand zu erstellende
Zwischenrepr\"asentationen.
