Fab 4 Math: Computer Maps Evolution Musicale Des Beatles

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Les chercheurs ont développé un algorithme permettant de cartographier la progression musicale de groupes tels que les beatles.

Les fans de Serious Beatles seront peut-être en mesure de décrire l'évolution musicale complexe du groupe au cours de ses huit années d'existence, mais il existe maintenant une méthode mathématique permettant de retracer l'évolution du groupe de "Love Me Do" à "Let It Be".

Un groupe de chercheurs a développé un algorithme qui trie les similitudes entre les chansons en fonction de fréquences et de motifs sonores. Les scientifiques ont ensuite utilisé cet algorithme pour analyser des morceaux de chacun des 13 albums des Beatles publiés au Royaume-Uni. Après avoir déterminé à quel point chaque chanson était étroitement liée, l’algorithme a classé avec succès les albums chronologiquement.

"Les gens qui ne sont pas fans des Beatles ne peuvent normalement pas dire ça" Help! " L 'auteur de l' étude Lior Shamir, professeur à la Lawrence Technological University de Southfield, dans le Michigan, a déclaré dans un communiqué. "Cette expérience démontre que l'intelligence artificielle peut identifier les changements et la progression des styles musicaux en" écoutant "les albums de musique populaires d'une manière totalement nouvelle." [Images: Les plus belles équations du monde]

L'algorithme, décrit dans le numéro d'août de la revue Pattern Recognition Letters, convertit chaque chanson en une carte visuelle appelée spectrogramme. Ce diagramme affiche les modifications de la fréquence, de la forme et de la texture des ondes sonores au cours de la chanson. L'algorithme trie et compare ensuite la proximité des spectres des ondes sonores dans chaque chanson. Enfin, une analyse statistique permet de déterminer dans quelle mesure les deux chansons sont étroitement liées.

L'algorithme a déterminé que les chansons du premier album des Beatles, "Please, Please Me", ressemblaient le plus à celles du prochain album enregistré du groupe, "With the Beatles". Les premiers airs ressemblaient le moins aux chansons du dernier album du groupe, "Abbey Road" (même si "Let It Be" était le dernier album sorti du groupe, les chansons de cet album avaient été enregistrées avant celles de "Abbey Road"., "signifie que l’algorithme a correctement identifié l’ordre chronologique des chansons, malgré les dates de sortie.)

Shamir et son étudiant diplômé, Joe George, ne se sont pas arrêtés aux Beatles: ils ont également utilisé l'algorithme pour analyser d'autres groupes bien connus, tels que U2, Tears for Fears et Queen. L'algorithme a repéré les similitudes entre deux albums consécutifs de Tears for Fears, même s'ils ont été publiés à 15 ans d'intervalle: le groupe a enregistré "Seeds of Love" en 1989 juste avant de se séparer, et "Everybody Loves a Happy End" a été le premier album publié. après la réunion du groupe en 2004. L'algorithme triait également correctement la discographie de Queen et pouvait distinguer les albums enregistrés avant et après "Hot Space" - le disque qui représentait le changement le plus radical de la musique du groupe.

Shamir et George espèrent que cet algorithme pourra être utilisé pour organiser des bases de données musicales et aider les utilisateurs à naviguer et à rechercher facilement des chansons, des artistes et des albums. Pour les services de diffusion de musique tels que Spotify et Pandora qui diffusent une musique basée sur des chansons que les utilisateurs ont "appréciées", l'algorithme pourrait être adapté pour aller encore plus loin et identifier la musique qui correspond aux préférences musicales de chacun.

"Un système peut connaître les préférences musicales d'un utilisateur en" écoutant "la musique qu'il écoute, puis rechercher en permanence davantage de musique qu'il appréciera probablement aussi, sans toutefois en être conscient," Shamir a dit WordsSideKick.com dans un email. "La révolution de l'information permet à chaque musicien de rendre son travail créatif accessible au public, mais le principal problème est de le découvrir dans le vaste flux de données."

Suivez Kelly Dickerson sur Twitter. Suivez nous @wordssidekick, Facebook. Article original sur Science en direct.


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