Mūzikas žanri, kas klasificēti, izmantojot MIDI failu entropiju

Komunikācija ir viena punkta telpā radīta ziņojuma reproducēšanas process citā telpas punktā. To ir padziļināti pētījuši daudzi zinātnieki un inženieri, taču vislielākā ietekme ir bijusi komunikācijas matemātiskajai attieksmei.

Matemātiķiem ziņas detaļas nerada bažas. Svarīgi ir tikai tas, ka ziņojumu var uzskatīt par sakārtotu simbolu kopu. Matemātiķi jau sen ir zinājuši, ka šo kopu regulē pamatlikumi, kurus Klods Šenons pirmo reizi izklāstīja savā matemātiskajā komunikācijas teorijā.

Šenona darbs radikāli mainīja veidu, kā inženieri domā par komunikāciju, taču tam ir tālejošas sekas arī citās jomās. Valoda ietver informācijas nodošanu no viena indivīda otram, un informācijas teorija nodrošina logu, caur kuru izpētīt un izprast tās būtību. Datorā dati tiek pārsūtīti no vienas vietas uz otru, un informācijas teorija nodrošina teorētisko pamatu, kas ļauj to izdarīt visefektīvāk. Un bioloģijā reprodukciju var uzskatīt par ģenētiskās informācijas nodošanu no vienas paaudzes uz nākamo.

Arī mūziku var uzskatīt par informācijas pārraidi no vienas vietas uz otru, taču zinātniekiem ir bijuši daudz mazāk panākumi informācijas teorijas izmantošanā, lai raksturotu mūziku un pētītu tās būtību.

Mūsdienās tas mainās, pateicoties Džerardo Febresa un Klausa Jafe darbam Simona Bolivara universitātē Venecuēlā. Šie puiši ir atraduši veidu, kā izmantot informācijas teoriju, lai izjauktu noteiktu mūzikas veidu būtību un automātiski klasificētu dažādus mūzikas žanrus, kas ir ļoti sarežģīts datorzinātņu uzdevums.

Viens no iemesliem, kāpēc mūziku ir tik grūti pētīt, ir tas, ka to nav viegli pārvērst sakārtotā simbolu kopā. Mūzika bieži vien sastāv no daudziem instrumentiem, kas vienlaikus spēlē dažādas notis. Katram no tiem var būt dažādas tembra, skaļuma un tā tālāk īpašības.

To visu iemūžināt simbolu komplektā, kā arī jebkādu individuālu interpretāciju, ko mūziķis pievieno, ir grūts bizness. Tas nav pārtraucis pētniekus mēģināt, lai gan ar ierobežotiem panākumiem.

Febres un Jaffé šo problēmu risina ārkārtīgi vienkāršā veidā, izmantojot kopīgu mūzikas digitalizācijas standartu, ko sauc par MIDI. MIDI fails ir mūzikas skaņdarba digitāls attēlojums, ko var lasīt dažādi datori, mūzikas atskaņotāji un elektroniskie instrumenti.

Katrs fails satur informāciju par mūzikas skaņdarba augstumu un ātrumu, skaļumu, vibrāciju un tā tālāk. Tas ļauj vienā vietā radīto mūziku precīzi reproducēt citā vietā.

Bet pats MIDI fails ir vienkārši sakārtota 0 un 1 sērija, un tas deva Febres un Jaffé veidu, kā to analizēt, izmantojot standarta informācijas teoriju. Patiešām, viņi vienkārši atvēra katru failu kā .txt un nolasīja iegūto šķietami nejaušo simbolu secību.

Informācijas teorijas skaistums ir tāds, ka rīkus, kas izstrādāti uz Marsu nosūtīto ziņojumu saspiešanai vai valodas komponentu analīzei, var vienādi piemērot jebkurai simbolu kopai. Un to ir izdarījuši Febres un Jaffé.

Viņi sāka, saspiežot katru simbolu kopu minimālajā skaitā, kas nepieciešams oriģinālās mūzikas ģenerēšanai. Šis pamata komplekts ļāva viņiem izmērīt entropiju vai informācijas saturu, kas saistīts ar katru mūzikas gabalu.

Bet viņi arī pētīja, kā šī entropija laika gaitā mainījās. Patiešām, viņi pētīja, kā šī otrās kārtas entropija mainījās 450 skaņdarbos no 71 komponista un 15 dažādiem mūzikas periodiem vai veidiem.

Par pārsteigumu viņi atklāja, ka viena un tā paša žanra mūzikai ir līdzīgas šīs otrās kārtas entropijas vērtības. Tajā pašā laikā šāda veida analīze parāda, kā mūzikas žanri laika gaitā ir attīstījušies.

Tas ir interesants darbs, kas sniedz aizraujošu jaunu mūzikas studiju veidu. Protams, ir daži brīdinājumi. Lai gan daži mūzikas žanri ir skaidri identificējami šādā veidā, citi šķietami atšķirīgi stili pārklājas.

Piemēram, Venecuēlas un Indijas Raga mūzika šajā parametru telpā aizņem unikālus reģionus. Dažādi klasiskās mūzikas komponisti arī aizņem noteiktus reģionus, un tāpēc tos var identificēt ar šo metodi.

Taču vidēji rokmūzika un klasiskā mūzika ļoti pārklājas, tāpēc ir grūti tos automātiski identificēt. Turpmākais darbs var uzlabot situāciju, iespējams, piemēram, palielinot datu bāzes apjomu.

Tomēr Febres un Jaffé ir guvuši ievērojamus panākumus, izmantojot tehniku, kurai vajadzētu būt plaši pielietojamai. Viņu nākamais uzdevums, ja viņi izvēlas, ir atrast veidu, kā izmantot savu metodi, iespējams, mūzikas ieteikumu sistēmām, pirms kāds cits iesaistās darbībā.

Atsauce: arxiv.org/abs/1510.01806 : Mūzika, kas skatīta pēc tās entropijas satura: jauns logs salīdzinošai analīzei

paslēpties