Компьютерная программа предсказала эволюцию музыки «Битлз»

В США разработан алгоритм, позволяющий научно измерить стилистическую эволюцию музыки рок- и поп-групп. Пока ученые продемонстрировали эффективность своего метода на альбомах «Битлз», сообщается на сайте Технологического университета Лоуренса.

Профессор Лиор Шамир (Lior Shamir) создал программу акустического анализа криков китов, а потом переделал ее алгоритм для работы с музыкальными альбомами. Программа преобразует каждую песню в спектрограмму — визуализацию звуков. А потом общее и различное в музыке прослеживается по данным спектрограммам с помощью алгоритмов распознавания образов и статистических методов.

Шамир прогнал по своей программе 11 песен с каждого из 13 студийных альбомов «Битлз» и попытался оценить стилистические различия между альбомами по спектрограммам отдельных композиций. Программа смогла правильно определить последовательность выхода всех пластинок. Она даже догадалась, что песни на последнем студийном альбоме битлов (Let It Be, 1970 год) были записаны раньше, чем на предыдущем (Abbey Road, 1969 год).

«Если вы не фанат "битлов", вы вряд ли знаете, что альбом Help! вышел перед Rubber Soul, — а наша программа легко это выяснила. Искусственный интеллект способен увидеть динамику музыкальных стилей, просто "слушая" песни», — утверждает Шамир.

Алгоритм показал такие же отличные результаты и с музыкой других групп — Queen, U2, ABBA и Tears for Fears. Единственное исключение касалось последнего коллектива: программа указала на существенное сходство двух альбомов Tears for Fears, между выходом которых прошло 15 лет. Вероятно, дело в том, что Seeds of Love 1989 года был записан перед самым распадом группы, которая воссоединилась только в 2004 году с альбомом Everybody Loves a Happy Ending. У этих релизов больше общего, чем у двух сольных альбомов, записанных после 1991 года главой группы Роландом Орзабалом (он сохранил за собой название коллектива).

В эпоху «больших данных» (big data) такие алгоритмы могут помочь в поиске и организации крупных баз данных по музыкальным композициям, а также в подборе треков, соответствующих индивидуальным пристрастиям человека.