Fab 4 Math: Computer Maps Beatles 'Musical Evolution

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Los investigadores desarrollaron un algoritmo que puede mapear la progresión musical de bandas como los beatles.

Los fanáticos serios de los Beatles pueden describir la compleja evolución musical de la banda durante sus ocho años de carrera, pero ahora hay una manera matemática de mapear la progresión del grupo desde "Love Me Do" hasta "Let It Be".

Un grupo de investigadores desarrolló un algoritmo que clasifica las similitudes entre canciones basadas en frecuencias de sonido y patrones. Luego, los científicos utilizaron el algoritmo para analizar las canciones de cada uno de los 13 álbumes de los Beatles lanzados en el Reino Unido. Después de determinar cuán estrechamente relacionada estaba cada canción, el algoritmo clasificó con éxito los álbumes cronológicamente.

"Las personas que no son fanáticos de los Beatles normalmente no pueden decir que '¡Ayuda!' fue grabado antes de 'Rubber Soul', pero el algoritmo puede ", dijo en un comunicado el autor del estudio, Lior Shamir, profesor de la Universidad Tecnológica de Lawrence en Southfield, Michigan. "Este experimento demuestra que la inteligencia artificial puede identificar los cambios y la progresión en los estilos musicales" escuchando "los álbumes de música popular de una forma completamente nueva". [Imágenes: las ecuaciones más bellas del mundo]

El algoritmo, que se describe en la edición de agosto de la revista Pattern Recognition Letters, convierte cada canción en un mapa visual llamado espectrograma. Este diagrama muestra los cambios en la frecuencia, forma y textura de las ondas de sonido a lo largo de la canción. El algoritmo luego clasifica y compara qué tan cerca se alinean los espectros de las ondas de sonido en cada canción. Por último, un análisis estadístico clasifica qué tan estrechamente relacionadas están dos canciones entre sí.

El algoritmo determinó que las canciones del primer álbum de los Beatles, "Please, Please Me", se parecían más a las canciones del siguiente álbum grabado del grupo, "With the Beatles". Las canciones tempranas fueron menos similares a las canciones del último álbum de la banda, "Abbey Road". (Aunque "Let It Be" fue el último álbum que la banda lanzó, las canciones del álbum se grabaron antes que las de "Abbey Road, "lo que significa que el algoritmo identificó correctamente el orden cronológico de las canciones, a pesar de las fechas de lanzamiento.)

Shamir y su estudiante graduado Joe George no se detuvieron en los Beatles: también usaron el algoritmo para analizar otros grupos conocidos, como U2, Tears for Fears and Queen. El algoritmo detectó las similitudes entre dos álbumes consecutivos de Tears for Fears, a pesar de que se lanzaron con 15 años de diferencia: la banda grabó "Seeds of Love" en 1989 justo antes de separarse, y "Everybody Loves a Happy Ending" fue el primer álbum lanzado después de que la banda se reuniera en 2004. El algoritmo también clasificó correctamente la discografía de Queen y pudo distinguir entre los álbumes grabados antes y después de "Hot Space", el registro que representó el cambio más radical en la música del grupo.

Shamir y George esperan que el algoritmo se pueda usar para organizar bases de datos de música y ayudar a los usuarios a navegar y buscar fácilmente a través de canciones, artistas y álbumes. Para los servicios de transmisión de música como Spotify y Pandora que reproducen música basada en canciones que a los usuarios les han "gustado", el algoritmo podría adaptarse para ir un paso más allá e identificar música que coincida con las preferencias musicales individuales de una persona.

"Un sistema puede aprender las preferencias musicales de un usuario al 'escuchar' la música que escucha, y luego buscar constantemente más música que probablemente también le gustará, pero puede que no sea consciente de ello". Shamir le dijo a WordsSideKick.com en un correo electrónico. "La revolución de la información permite a todos los músicos hacer accesible su trabajo creativo al público, pero el problema principal es descubrirlo en el vasto flujo de datos".

Sigue a Kelly Dickerson en Gorjeo. Síguenos @wordssidekick, Facebook & Google+. Artículo original sobre Ciencia viva.


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