El debate finalmente se puede terminar: el éxito "Old Town Road" de Lil Nas X que marca récords es realmente country. Pero también es un poco de rock and roll. Y cuando analizan las letras y los acordes juntos, es pop directo.
Al menos, eso está de acuerdo con una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por el estudiante de doctorado en informática de la USC Timothy Greer. El método de Greer predice automáticamente los géneros musicales al analizar cómo las letras y los acordes interactúan entre sí a lo largo de la canción.
El método clasificó "Old Town Road" como país según las letras; rock según los acordes basado en una muestra de música de Nine Inch Nails; y pop según los acordes y las letras combinadas.
El documento, titulado "Uso de representaciones vectoriales compartidas de palabras y acordes en la música para la clasificación de género", se presentará en la conferencia Speech, Music and Mind 2019 el 14 de septiembre.
Una experiencia muy humana
"Old Town Road es una canción interesante", dijo Greer, un músico de toda la vida que actualmente toca el saxofón y el teclado en una banda de Los Ángeles género musical: indie rock.
"Las letras están empapadas en el género country, pero los acordes y la instrumentación no suenan como country en absoluto. El algoritmo resalta la complejidad de la música, tanto en términos de cómo se construye la música como de cómo se percibe,en otras palabras, cómo la gente lo procesa "
Este esfuerzo en investigación musical, para comprender computacionalmente las historias que contamos con él y cómo las personas experimentan y son influenciadas por él, es parte de un programa de investigación más amplio en Inteligencia de Medios Computacionales en el Laboratorio de Análisis e Interpretación de Señales de la USC VELA VELA.
"La construcción y la percepción de la música están relacionadas, pero no son lo mismo", dijo el supervisor y coautor de papel de Greer, Shrikanth Narayanan.
Narayanan, director de SAIL y el presidente de Niki y Max Nikias y profesor de ingeniería eléctrica e informática, ha analizado previamente los patrones vocales de beatboxers y cantantes de ópera usando escaneos de resonancia magnética, predijo índices de violencia usando guiones de películas y tecnología desarrollada que usa la voz para evaluar al hablanteemociones. Dijo que está entusiasmado con esta nueva investigación porque es una nueva forma de analizar música computacionalmente y podría revelar patrones inesperados.
"Siempre decimos que no hay una regla estricta para las experiencias humanas de música", dijo Narayanan, un entusiasta de la música clásica que toca el instrumento de cuerda indio veena y el violín. "La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proporcionar una lente desde la cualmira esta experiencia muy humana "
Un nuevo sonido
"Old Town Road", que ha estado en la cima de las listas durante 18 semanas, ha sido notable por su característica de mezcla de género. Como uno de los temas más debatidos en el mundo del pop este verano, todo el mundo parece estartienen una opinión diferente: ¿es country, pop, rock o algo completamente diferente?
En abril de 2019, la canción fue eliminada de la lista Billboard Hot Country porque "no abarcaba suficientes elementos de la música country actual como para incluirla en su versión actual", según un comunicado de Billboard.
Greer puso a prueba la canción con tres modelos que había desarrollado para predecir el género: usando solo incrustaciones de acordes, solo incrustaciones líricas y usando incrustaciones líricas y acordes combinadas. Entrenó el sistema en un conjunto de datos con 190,165 segmentos musicales de 5,304canciones pop con letras y acordes correspondientes.
Si bien la mayoría de las herramientas de predicción de género utilizan el archivo de audio completo de una canción, lo que significa recuperar y procesar una grabación de alta calidad, el método de Greer puede clasificar el género utilizando solo acordes y letras, que generalmente están disponibles en línea con una búsqueda rápida en Google.
"Esta interacción entre las secuencias de acordes y las secuencias líricas puede darnos una mejor idea de cómo percibimos el género que usarlo solo, aunque ambas modalidades también contienen información útil", dijo Greer.
El estudio proporciona una mejor comprensión de cómo percibimos y procesamos la música, específicamente las diferencias en la percepción musical humana y la categorización del género musical según el "espejo" utilizado.
Las aplicaciones incluyen cómo se comercializa, consume y etiqueta el contenido musical; la neuropsicología y los mecanismos del pensamiento humano; y los sistemas informáticos afectivos que impactan las emociones humanas.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad del Sur de California . Original escrito por Caitlin Dawson. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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