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你喜歡什么歌?算法或許能預(yù)測_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-20
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你喜歡什么歌?算法或許能預(yù)測_數(shù)據(jù)分析師

披頭士樂隊(Beatles)的骨灰級粉絲當(dāng)然能夠詳細(xì)說出披頭士在八年間音樂風(fēng)格的變化。而現(xiàn)在,科學(xué)家開發(fā)了新的算法,借助數(shù)學(xué)方法和計算機(jī)技術(shù)來分析歌曲或者專輯之間的相似度,并且成功地對披頭士和其他知名樂隊的歌曲按照專輯的發(fā)行時間進(jìn)行了排序。論文的作者里奧爾·沙米爾(Lior Shamir)接受采訪時這么說道:“我相信,當(dāng)計算機(jī)的計算能力越來越強(qiáng)大的時候,一些現(xiàn)在只能由人類完成的音樂或者藝術(shù)作品,在將來會更多地借助計算機(jī)的幫助?!?/span>

“With the Beatles”

“如果你不是披頭士的粉絲,估計說不上來《Help!》其實比《Rubber Soul》錄制的更早,但是我們的算法可以?!鄙趁谞栐诼暶髦姓f道,“我們的實驗表明,人工智能能夠分辨流行音樂風(fēng)格的變化與進(jìn)步。這是一種全新的方法,而它只用‘聽’就可以了?!?/span>

米沙爾是一位計算機(jī)科學(xué)家,但他同時對計算機(jī)和人文學(xué)科的交叉研究而著迷?!拔液芟矚g將計算模型運用在人類的藝術(shù)創(chuàng)作里,比如視覺藝術(shù)方面。”他這么說道。米沙爾的算法能夠讓計算機(jī)將每首歌轉(zhuǎn)換為類似二維頻譜的視覺圖片。這張圖能夠顯示歌曲聲波變化的頻率、形狀以及紋理。接著,該算法通過比較聲音的“頻譜”來對不同的歌曲進(jìn)行分析與排序,最后利用統(tǒng)計學(xué)方法對兩首歌曲進(jìn)行相關(guān)性分析。

米沙爾向人們解釋了他們是如何將音樂轉(zhuǎn)換為二維圖像的:“頻譜僅僅是用來展示數(shù)據(jù)的一個方法。比如,橫軸可以是一首歌曲的時間線,縱軸則是每一個音節(jié)的頻率等等。所以我們可以用二維圖像的方法來表示一首原始歌曲。對于專輯,我們則會綜合專輯所有歌曲的特征。”然后,米沙爾向果殼網(wǎng)展示了算法最后生成的披頭士歌曲和專輯的相關(guān)性樹狀圖。圖上歌曲以及之間的連線長短表示它們的相似度,距離越長,相似度越低,反之亦然。“如果是專輯的話,那么簡單來講我們會取所有歌曲的平均值?!彼f道。接著,計算機(jī)會根據(jù)歌曲以及專輯之間的相關(guān)性,分析計算出它們在圖片上的位置、距離樹狀圖主干的距離以及節(jié)點的位置,最終輸出出它們的排序圖。

披頭士歌曲與專輯的樹狀排序圖。圖片來源:研究論文

該算法分析出了《Please Please Me》出自披頭士的第一張專輯《With the Beatles》,它也正確地指出了披頭士不同時期的專輯順序。它同時顯示,披頭士的這些早期的歌曲和晚期的歌曲,比如“Abbey Road”是截然不同的。雖然《Let it Be》是披頭士發(fā)行的最后一首歌曲,但實際上這首歌比《Abbey Road》錄制的更早。也就是說,盡管打亂了發(fā)行日期,米沙爾的算法可以根據(jù)歌曲的特征,從而正確地識別出歌曲創(chuàng)作的順序。

“Let it be”

米沙爾的研究并未止步于披頭士。他在分析了披頭士的歌曲后,自然而然地將目光轉(zhuǎn)向了其他知名樂隊:“除了披頭士,我們還分析了很多樂隊,比如U2或者ABBA。對于這些樂隊,我們的算法都成功地根據(jù)歌曲特征進(jìn)行了正確的時間順序排序。”其他被分析的樂隊還包括驚懼之淚(Tears for Fears)、比吉斯(Bee Gees)和皇后樂隊(Queen)。

U2樂隊(左)以及ABBA樂隊(右)歌曲與專輯的樹狀圖。圖片來源:研究論文

熟悉U2樂隊的粉絲能注意到,算法也會認(rèn)為U2在1983年發(fā)行的歌曲《War》與他們的其他歌曲在風(fēng)格上是如此的不同。ABBA樂隊在音樂風(fēng)格上則基本保持了一致性,而他們在1981年發(fā)行的《The Vistor》的風(fēng)格則非常的一枝獨秀。米沙爾和他的同事們同樣發(fā)現(xiàn),驚懼之淚的兩首跨越15年的歌曲在風(fēng)格上有驚人的相似性:分別是樂隊在1989年解散前錄制的《Seeds of Love》和2004年重組時錄制的第一首歌《Everybody loves a Happy ending》。算法同樣正確地對皇后樂隊的專輯《Hot space》之前與之后的歌曲進(jìn)行了時間上的排序(《Hot space》被認(rèn)為是皇后樂隊風(fēng)格轉(zhuǎn)變的標(biāo)志性專輯):《Hot space》之后,他們的風(fēng)格遠(yuǎn)離了之前的主干,轉(zhuǎn)向了另外一邊。

驚懼之淚(上)與皇后樂隊(下)歌曲與專輯的樹狀圖。圖片來源:文章論文

而對于不同樂隊之間的音樂風(fēng)格比較,米沙爾表示:“每個樂隊都有自己獨特的聲音和風(fēng)格,所以他們彼此是不相同的。我們的實驗結(jié)果表明,算法能夠輕易地將他們區(qū)分開來?!彼瑫r也打趣地表示:“分析中國風(fēng)的音樂是個好主意,我們應(yīng)該要嘗試一下?!?/span>

“Everybody loves a Happy ending”

沙米爾希望,這個算法能夠用來整理音樂資料庫,并且?guī)椭脩舾玫貫g覽與搜索他們所喜愛的歌曲、藝術(shù)家與專輯。而在像Spotify、Pandora和各種網(wǎng)絡(luò)電臺的音樂流媒體服務(wù)里,該算法能夠更準(zhǔn)確地根據(jù)用戶已經(jīng)“贊”過的歌曲來建立用戶的音樂偏好,從而推薦更符合用戶口味的歌曲。這樣,就不再需要根據(jù)以往的分類或者相似歌手來進(jìn)行音樂搜索,也不需要用戶一而再、再而三的對電臺進(jìn)行“調(diào)教”。

“信息革命能夠讓每個音樂家向公眾推廣他們的作品,但現(xiàn)在的問題是,我們?nèi)绾胃玫卦邶嫶蟮臄?shù)據(jù)流里發(fā)現(xiàn)我們喜愛的音樂?!?米沙爾說道, “我希望建立這樣一個系統(tǒng),它能更好地根據(jù)它‘聽’到的歌曲來學(xué)習(xí)用戶的音樂喜好,然后不斷地尋找更多用戶也會喜歡,但可能并不知道的音樂。我希望,這能成為一場‘革命’(披頭士的歌曲《Revolution》,即革命)?!?/span>

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