Frazer Harrisonimágenes falsas
¿Alguno de nosotros esperaba que la Canción del verano viniera de un rapero completamente desconocido de 20 años llamado Lil Nas X, que presentara prominentemente a Billy Ray Cyrus y se basara en una muestra de Nine Inch Nails? ¿O que el video musical presentaría atuendos de vaquero completos? O que la pista decididamente hip-hop encabezaría no solo las listas de música country, sino también Cartelera Hot 100, donde estableció el récord para el single número 1 de más larga duración, unas asombrosas 19 semanas y contando:de todos los tiempos?
No. No, no lo hicimos. Ay, "Old Town Road" fue allí, y el mundo nunca será el mismo.
Pero aún así … cómo demonios lo hizo ese ¿ocurrir?
Para encontrar la respuesta, los investigadores de la Universidad del Sur de California crearon una herramienta basada en inteligencia artificial que evalúa cómo procesamos y percibimos la música, lo que puede arrojar algo de luz sobre la adquisición cultural sin precedentes de Lil Nas X.
En primer lugar: ¿esta canción es realmente country? Recuerda: Cartelera Inicialmente eliminó la canción de su lista Hot Country en abril porque "no abarcaba suficientes elementos de la música country actual como para incluirla en su versión actual", según un comunicado de la compañía.
Pero según Timothy Greer, un Ph.D. estudiante de ciencias de la computación en la USC que creó la herramienta de inteligencia artificial, la respuesta es sí. Mas o menos.
El sistema determinó que "Old Town Road" es país, debido a sus letras (caballos, tractores, etc.); rock, gracias a los acordes de guitarra y la presencia de Trent Reznor de NIN .; y pop, cuando lo machacas todo junto. De curso esta cosa se incendió, es una canción que dobla el género y le hace cosquillas al cerebro.
"Las letras están empapadas en el género country, pero los acordes y la instrumentación no suenan como country", dijo Greer. "El algoritmo destaca la complejidad de la música, tanto en términos de cómo se construye la música como de cómo se percibe, en otras palabras, cómo la gente la procesa".
Para analizar la canción, Greer creó tres modelos para ayudar a predecir el género de una canción:
- usando solo acordes
- solo letras
- acordes y letras
Greer usó 190,165 segmentos de música diferentes de más de 5,300 canciones pop como datos de entrenamiento para enseñar al sistema cómo identificar el género. Si bien usar solo letras o solo acordes puede contar diferentes historias sobre una canción a partir de un análisis más completo de ambas, Greer dijo que cada método arroja algunos resultados útiles.
La mayoría de las herramientas de predicción de género se basan en el archivo de audio completo de una canción, que requiere recuperar y procesar una grabación de alta calidad. La herramienta de Greer, sin embargo, puede determinar el género de una canción a través de solo acordes y letras. Dado que ambos se encuentran en línea fácilmente, eso hace que la identificación sea un proceso mucho más simple.
"Siempre decimos que no existe una regla estricta para las experiencias humanas de la música", dijo Shrikanth Narayanan, supervisor y coautor del artículo de Greer. "La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proporcionar una lente desde la cual mirar esta experiencia tan humana".
Fuente: ScienceDaily
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