Żyjemy w świecie programów komputerowych oraz aplikacji mobilnych, które mają nam ułatwić życie lub służą zwyczajnie do zabawy. Nie wszyscy są jednak świadomi, że opierają się one często na zaawansowanych obliczeniach, dzięki którym możemy z nich korzystać.
Połączenie muzyki i algorytmów nie jest niczym nadzwyczajnym. Biorąc pod uwagę epokę w jakiej żyjemy, można powiedzieć, że jest to szara codzienność, obok której przechodzimy obojętnie. Takim przykładem mogą być różnego rodzaju usługi streamingowe jak Deezer, Spotify oraz niedostępna w Polsce Pandora. Ostatni z wymienionych serwisów potrafi np. dobrać muzykę według preferencji słuchacza uwzględniając nastrój, instrumentarium lub tempa utworów. Kolejnym przykładem mogą być też różnego rodzaju aplikacje, które umożliwiają rozpoznawanie muzyki z otoczenia, takie jak Shazam lub SoundHound. Algorytmy potrafią także komponować muzykę, ale jest to temat na osobny artykuł.
Przeskanowani
Muzyka i algorytmy są również obiektem wielu badań oraz eksperymentów przeprowadzanych przez naukowców. Przykładem takiej analizy może być przeprowadzony niedawno eksperyment na na Politechnice Lawrence w stanie Michigan. Badanie zostało przeprowadzone przez dwójkę specjalistów zajmujących się analizą dźwięków - Lior Shamir oraz Joe George, którzy wcześniej zajmowali się badaniem komunikacji dźwiękowej wielorybów. W ramach odskoczni od zwierzęcego świata postanowili oni zatopić się w świat muzyki popularnej i sięgnęli po twórczość takich artystów jak U2, Queen, The Beatles, ABBA i Tears For Fears.
Na potrzeby eksperymentu Lior Shamir oraz Joe George przygotowali specjalny program, w którym wykorzystano zaawansowane algorytmy pozwalające przeanalizować i poszukać podobieństw pomiędzy poszczególnymi utworami. Głównym celem eksperymentu było sprawdzenie czy program będzie potrafił uporządkować kompozycje według kolejności chronologicznej.
Kiedy już wszystko było gotowe, naukowcy postanowili "przepuścić" przez wspomniany program twórczość zespołu The Beatles. Wyniki tego eksperymentu były zdumiewające, ponieważ okazało się, że algorytmy poradziły sobie z tym zadaniem bezbłędnie. Program potrafił nawet ułożyć w kolejności chronologicznej utwory, które powstały wcześniej, ale zostały wydane później. Tak było np. w przypadku ostatniego krążka legendarnej czwórki z Liverpoolu - "Let It Be"
Taki sam efekt Lior Shamir oraz Joe George uzyskali analizując wszystkie oficjalne albumy studyjne zespołu Queen. Ciekawostką było jednak oddzielenie przez program płyt sprzed i po wydaniu krążka "Hot Space". Stało się tak, ponieważ wspomniany album zespołu znacząco różnił się od pozostałych wydawnictw grupy Queen i odbiegał od nich zarówno stylem jak i jakością.
Po przeanalizowaniu całej twórczość zespołów The Beatles, Queen, U2, ABBA i Tears For Fears, Lior Shamir oraz Joe George opublikowali swoje wyniki w piśmie "Pattern Recognition Letters". Naukowcom z Lawrence napisali w nim, że udało im się wyodrębnić aż 2883 różnych parametrów, które w unikalny sposób charakteryzują dany utwór.
Jak dwie krople wody
Wyniki, które udało się uzyskać naukowcom z Lawrence dla wielu osób nie są zapewne zaskoczeniem. Każdy fan swojego ulubionego wykonawcy oraz zespołu bez problemu jest w stanie dostrzec podobieństwa w jego twórczości. Wszyscy doskonale wiemy, że muzycy przeżywają w swoim życiu artystycznym okresy, w których inspirują się różnymi rzeczami i to one wpływają bezpośrednio na ich kompozycje. My, jako ludzie, mamy jednak przewagę nad programami i maszynami, ponieważ możemy to przeanalizować na podstawie wielu bodźców płynących z muzyki. W przypadku algorytmów są to czyste obliczenia, które mogą nas tylko utwierdzić w przekonaniu, że muzyka komponowana przez artystów w poszczególnych okresach twórczości jest do siebie podobna, nawet pomimo niektórych różnic.
Program, algorytmy oraz wyniki, które udało się osiągnąć naukowcom z Lawrence, mają także szanse nie tylko pozostać jednorazowym eksperymentem. Z ich pracy będą mogły skorzystać firmy zajmujące się stramingiem lub sprzedażą muzyki. Takie algorytmy mogą także znaleźć swoje zastosowanie w programach do katalogowania muzyki i umożliwią użytkownikowi automatyczne utrzymanie porządku w jego kolekcji utworów oraz płyt.
