Fab 4 Math: Computer-Karten Beatles 'musikalische Evolution

Serious Beatles-Fans können vielleicht die komplexe musikalische Entwicklung der Band während ihrer achtjährigen Laufzeit beschreiben, aber jetzt gibt es eine mathematische Möglichkeit, den Fortschritt der Gruppe von "Love Me Do" bis hin zu "Let It Be" zu kartieren.

Eine Gruppe von Forschern entwickelte einen Algorithmus, der Ähnlichkeiten zwischen Liedern basierend auf Tonfrequenzen und Mustern aussortiert. Die Wissenschaftler verwendeten dann den Algorithmus, um Songs von jedem der 13 Beatles-Alben zu analysieren, die in Großbritannien veröffentlicht wurden. Nachdem festgestellt wurde, wie eng die einzelnen Songs miteinander verwandt waren, ordnete der Algorithmus die Alben chronologisch erfolgreich an.

"Leute, die keine Beatles-Fans sind, können das normalerweise nicht sagen, Hilfe!" wurde vor "Rubber Soul" aufgezeichnet, aber der Algorithmus kann ", sagte Studienautor Lior Shamir, Professor an der Lawrence Technological University in Southfield, Michigan, in einer Erklärung. "Dieses Experiment zeigt, dass künstliche Intelligenz die Veränderungen und Fortschritte in Musikstilen erkennen kann, indem sie populäre Musikalben auf völlig neue Weise" hört "."

Der Algorithmus, der in der August-Ausgabe der Zeitschrift Pattern Recognition Letters beschrieben wird, wandelt jeden Song in eine visuelle Karte um, die als Spektrogramm bezeichnet wird. Dieses Diagramm zeigt die Änderungen in der Frequenz, Form und Textur der Schallwellen im gesamten Song. Der Algorithmus sortiert und vergleicht dann, wie genau die Spektren der Schallwellen in jedem Lied ausgerichtet sind. Schließlich wird in einer statistischen Analyse bewertet, wie eng zwei Songs miteinander verwandt sind.

Der Algorithmus stellte fest, dass Songs auf dem ersten Album der Beatles, "Please, Please Me", den Songs auf dem nächsten Album der Gruppe, "With the Beatles", am nächsten kamen. Die frühen Stücke waren den Songs auf dem letzten Album der Band am ähnlichsten, "Abbey Road". Obwohl "Let It Be" das letzte Album war, das die Band veröffentlichte, wurden die Songs auf dem Album tatsächlich vor denen auf "Abbey Road" aufgenommen , "was bedeutet, dass der Algorithmus die chronologische Reihenfolge der Songs trotz der Veröffentlichungstermine richtig erkannt hat."

Shamir und sein Doktorand Joe George hörten nicht bei den Beatles auf: Sie verwendeten den Algorithmus auch, um andere bekannte Gruppen wie U2, Tears for Fears und Queen zu analysieren. Der Algorithmus entdeckte die Ähnlichkeiten zwischen zwei aufeinanderfolgenden Tears for Fears-Alben, obwohl sie im Abstand von 15 Jahren veröffentlicht wurden: Die Band nahm 1989 "Seeds of Love" auf, kurz bevor sie sich trennten, und "Everybody Loves a Happy Ending" war das erste veröffentlichte Album nach der Wiedervereinigung der Band im Jahr 2004. Der Algorithmus sortierte auch korrekt die Diskographie von Queen und konnte zwischen den Alben unterscheiden, die vor und nach "Hot Space" aufgenommen wurden - der Rekord, der die radikalste Veränderung in der Musik der Gruppe darstellte.

Shamir und George hoffen, dass der Algorithmus verwendet werden kann, um Musikdatenbanken zu organisieren und Nutzern zu helfen, durch Lieder, Künstler und Alben zu navigieren und zu suchen. Für Musik-Streaming-Dienste wie Spotify und Pandora, die Musik basierend auf Liedern abspielen, die die Benutzer "gemocht" haben, könnte der Algorithmus angepasst werden, um einen Schritt weiter zu gehen und Musik zu identifizieren, die den individuellen Musikpräferenzen einer Person entspricht.

"Ein System kann die musikalischen Vorlieben eines Benutzers erfahren, indem es auf die Musik hört, die er hört, und dann ständig nach mehr Musik sucht, die er wahrscheinlich auch mag, aber vielleicht nicht bemerkt" Shamir erzählte Live Science in einer E-Mail. "Die Informationsrevolution ermöglicht es jedem Musiker, seine kreative Arbeit der Öffentlichkeit zugänglich zu machen, aber das Hauptproblem besteht darin, ihn in dem riesigen Datenfluss zu entdecken."

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