Hvordan lyder passion?

Det rigtige stykke musik er bare et stykke væk i fremtiden. Der er 10.000 titler tilknyttet de 36 mest almindeligt anvendte mærkeegenskaber såsom høj kvalitet, lidenskabelig, innovativ eller betroet ved hjælp af kunstig intelligens. Bag dette ligger en videnskabeligt forsvarlig analyse, der er baseret på musikeffektundersøgelser beriget med empiriske fund fra et multinationalt lytteeksperiment og en algoritmebaseret analysemetode. “ABC_DJ-algoritmen kan forudsige, at musik passer til mærket med en nøjagtighed på 80,1 procent,” siger Jochen Steffens fra TU Berlin. De virtuelle hjælpere stoler ikke på nøgleordet eller anden information, men analyserer musikken efter forskellige kriterier.

Rytme og dynamik er lige så afgørende for det opfattede musikalske udtryk som instrumenteringen eller musikstil. For eksempel viser resultaterne af lytteeksperimentet, at folk er mere tilbøjelige til at opfatte højdynamisk musik, især stykker, der hører til typografierne i historisk klassiker, tango, flamenco og blues, der betragtes som mere autentiske end andre genrer. I modsætning hertil opfattes stykker elektronisk musik, især med lav mikrodynamik og tunge subbasfrekvenser, som mindre autentiske. Forskerne fandt også, at jo højere, hurtigere og skarpere lyd eller disharmonisk en sang er, jo mere følelsesmæssigt opfattes den. Endelig betragtes sange fra stilarterne Electro, EDM, Pop, Rock og R’n’B for at være meget progressive, mens tyske hits betragtes som mere traditionelle.

udstilling

Eksperimentet bag det

ABC_DJ-projektet, finansieret af Europa-Kommissionen, kørte i over tre år. Det involverede syv virksomheder og forskningsinstitutioner fra fem forskellige europæiske lande. De satte sig som mål at give kreative agenturer sofistikerede softwareværktøjer, der understøtter hele musikfremstillingsprocessen.

I begyndelsen af ​​forskningsarbejdet var forståelsen baseret på et ordforråd, hvorpå musikken kan beskrives på en sådan måde, at den kan opdeles i marketingkategorier. Marketingeksperter har hjulpet. Til de følgende analyser blev der anvendt en pulje med 28.543 sange, hvoraf 549 blev underkastet en detaljeret evaluering. Et stort lytteeksperiment med 10.144 deltagere i Tyskland, Spanien og England gav 53.344 målinger baseret på 2.018.704 indsamlede datapunkter. Prøven blev afbalanceret med hensyn til alder, land og uddannelse for at give et repræsentativt syn på opfattelsen af ​​semantisk udtryk i musik fra forskellige målgrupper.

02072018 Data 2 Abc Dj Pressemeddelelse Infokit 2018 06 20 Preview
© HearDis

Den Paris-baserede ABC_DJ-projektpartner IRCAM (Institute for Research and Coordination in Acoustics / Music) beregnet for hver af de 549 sange en række lydfunktioner, der indeholdt information om lyd, harmoni, rytme, instrumentering, genre og stil. Dette mater AI’en og lærer maskinen, hvilke funktioner folk opfatter i musikken.

Der er dog stadig en lang vej at gå inden den konkrete anbefaling. Fire faktorer, nemlig følelsesmæssig valence, følelsesmæssig ophidselse, ægthed og aktualitet danner grundlaget. Selvom musik er formuleret forskelligt, er det normalt muligt at klassificere disse beskrivelser med hensyn til disse fire faktorer. Et stykke kan beskrives som mere eller mindre munter (følelsesmæssig valence), intens (følelsesmæssig ophidselse), autentisk og progressiv.

Forskerne giver to eksempler: Dette stykke musik lyder venligt-varmt, mens det ene lyder lyst og morsomt.

“ABC_DJ-processen kan nu ses som et standardværktøj, der bruges af kreative agenturer til at beskrive mærker og brandmusik”
Robin Hofmann, medstifter og kreativ direktør for Stuttgart sound branding-agenturet HearDis.

Med denne software kan mærker og reklamebureauer automatisk og unrringly finde musik, der reflekterer brandattributterne og ledsager kampagner. En vigtig byggesten er målgruppemodellen “Sinus-Meta-Milieus®”, som blev integreret i algoritmen. Det sikrer, at algoritmen leverer brand-passende musik til målgrupper fra alle relevante sociokulturelle milier, hvilket giver passende brandmusik til enhver sammenhæng.

AI har stadig en fordel: Selv mindre kendte musikere og uafhængige labels får en chance for at få et stykke reklamekage. Da ABC_DJ direkte analyserer lydsignalerne, kan nye musikstykker fiskes fra nettet og derefter føjes til musikpuljen for et tag.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret. Krævede felter er markeret med *