SE

De förädlar framtidens musiktjänster

Trött p? att f? vilseledande tips i musiktjänster som Spotify eller Grooveshark? Snart kan det problemet vara löst. Forskare p? KTH har nämligen tagit fram ett nytt sätt att beskriva och kategorisera musik som kan ligga till grund för hur framtidens musiktjänster ger l?ttips till lyssnarna.
Visst finns det ett knippe musikteoretiska termer som vi kan använda oss av när det kommer till att beskriva och diskutera musik. Det stora flertalet människor har emellertid inte studerat musikteori vilket gör att notskrift, harmoni- och gehörslära samt termer som andantino och dissonans tillhör ett obegripligt spr?k för de flesta.
Samma princip gäller först?s även för datorer. För att de ska kunna tipsa dig musik som du förhoppningsvis gillar m?ste de ocks? kunna analysera vad du lyssnar p? enligt en tydlig uppsättning parametrar. Parametrar som beskriver musik p? samma sätt oavsett vilken grupp, l?t eller musikgenre det handlar om.
Det är här KTH-forskarnas arbete kommer in i bilden.
De har tagit fram n?got de valt att kalla för perceptuella särdrag som ett sätt att beskriva all musik enligt samma, tydliga parametrar.
? Musiklyssnande är ett sätt för människor att försöka först? sin omgivning, och det har vi utg?tt fr?n. Man vill först? musikern bakom musiken. Vad har musikern för intentioner?! Hur ledsen eller arg är hon eller han? Hur mycket energi har personen lagt ner p? att framföra musiken? Det är samma grundläggande mekanismer som överallt annars. Att först? andra människors känslor kan vara livsviktigt, säger Anders Friberg, forskare vid KTH.
Forskarna har s?ledes i ett första steg tagit fram följande 9 perceptuella särdrag som musik kan beskrivas med, och som bygger p? just dessa mänskliga sidor snarare än ren faktaspäckad musikteori.
Här är listan med de 9 perceptuella särdragen KTH-forskarna Anders Friberg och Anders Elowsson genom sin gemensamma forskning kommit fram till:
Hastighet: I stället för att tala om tempo, den term man brukar prata om vanligtvis, s? använder vi hastighet. Detta d? tempo till exempel inte tar hänsyn till hur m?nga toner som spelas under en viss tid.
Rytmisk komplexitet: Stor variation av olika taktarter i ett och samma musikstycke.
Rytmisk klarhet: Detta berättar hur tydligt pulsen anges. Pulsen det är tempot eller ska vi säga “beatet”. Det du stampar takten till i techno. Är tydligt i dansmusik, mer flytande i avancerad jazz eller klassisk musik.
Artikulation: Om musiken inneh?ller korta eller bundna/l?nga toner.
Dynamik: Om musiken uppfattas starkt eller svagt, till exempel löst eller h?rt spelande p? trummor eller fingrarnas anslag p? pianots tangenter.
Modalitet: Om musiken g?r i dur eller moll.
Harmonisk komplexitet: Berör om harmoniken ändras mycket, det vill säga ackord med m?nga dissonanser. Mer förenklat: massor av toner p? en och samma g?ng.
Tonhöjd: Hög eller l?g.
Klangfärg: Ljus eller mörk.
I ett andra steg har dessa 9 perceptuella särdrag testats p? människor.
? Vi har l?tit försökspersoner – 20 till antalet – bedöma dessa särdrag genom att de applicerats p? musik. Totalt cirka 210 exempel fr?n pop och filmmusik har personerna lyssnat p?. Det vi kan se är att de perceptuella särdragen fungerar, och att till exempel egna referenser och kulturella skillnader inte spelar n?gon roll. Vi skulle kunna ta 20 nya försökspersoner och resultatet skulle bli det samma, säger Anders Friberg.
Han fortsätter med att berätta att de särdrag som funkat allra bäst är hastighet, modalitet, dynamik och harmonisk komplexitet.
? Dynamik är ju det som ger musiken energi, harmonisk komplexitet bidrar med själva känslouttrycket. Det här gör att det g?r att bestämma eller karakterisera musikgenrer, b?de fr?n ett mänskligt och tekniskt perspektiv. Det som vi nu jobbar med är att ta forskningen vidare och utveckla datormodeller som gör att musiken kan analyseras automatiskt av och i till exempel musiktjänster, säger Anders Friberg.
Jaha. Blir musikrecensenterna överflödiga och därmed arbetslösa nu?
? Haha. Näe. V?rt sätt säger ingenting om musiken är bra eler d?lig. Just den estetiska bedömningen är bland det sv?raste man kan ägna sig ?t, och det musikrecensenter jobbar med. Det är ju den sociala och kulturella kontexten som bestämmer recensentens uppfattning. Men visst, den biten kan väl forskare ocks? försöka sig p? att bedöma med hjälp av datorer, men d? blir det riktigt avancerat, säger Anders Friberg.
Ämnesomr?det som s?dant är hett just nu.
? Precis som att Google analyserar b?de text och bilder s? jobbar de, Spotify, Apple och andra företag intensivt med musikanalyser just nu, säger Anders Friberg.
Han tillägger att han och n?gra andra KTH-forskare redan haft ett förutsättningslöst möte med Spotify, även om de ännu inte kommit fram till n?got speciellt.
KTH-forskarnas arbete har hittills varit framg?ngsrikt och de har precis f?tt en vetenskaplig artikel publicerad i tidskriften Journal of the Acoustical Society of America (dx.doi.org/10.1121/1.4892767).
Förutom Anders Friberg har även KTH-doktoranden Anders Elowsson varit involverad i forskningsarbetet.
För mer information, kontakta Anders Friberg p? 08 – 790 75 76, 070 – 774 62 87 eller [email protected]

0000Skicka som e-post
Share this

Artykuly o tym samym temacie, podobne tematy