Lydprogramvare for den lunefulle lytteren

Jo mer musikk du har, jo vanskeligere kan det være å finne den rette sangen. Forskere ved Universitetet i München i Tyskland tror de har en løsning: en digital musikkspiller som kartlegger sanger etter stemning.

AudioRadar plotter musikksamlinger på et klikkbart, stemningsbasert kart (bare et utsnitt vises her). Skaperne forbedrer fortsatt programmet, men en dag kan det nå iPod-en din. (Med tillatelse fra Otmar Hilliges, Universitetet i München.)

Programmer som Apples iTunes har den ulempen at de krever at brukerne ruller gjennom endeløse lister, sier Otmar Hilliges , en doktorgradsstudent i forskergruppen i München. Mange som eier iPoder forteller meg at de ikke leser listen lenger, bemerker han. De husker hvor romlig på listen favorittartistene deres er og blar – og husker hvor lang tid det tar å komme til artisten de vil ha. Men dette trikset er ikke mye hjelp hvis du søker gjennom flere tusen sanger.



I mange tilfeller har brukere kanskje ikke engang en artist eller en tittel i tankene – men snarere bare en følelse av hva slags musikk de vil høre. De kan søke etter sjanger, se etter jazz, for eksempel, men slike etiketter avslører ikke hvordan en sang faktisk høres ut – eller enda bedre, hvordan den føles.

Noen mennesker overgir kontrollen helt og setter spilleren sin til å blande. Resultatet er en blanding som rykker lytterne over hele kartet, sier Paul Lamere , en programvareingeniør ved Sun Microsystems Laboratories i Santa Clara, CA. Jeg får kanskje ACDC fulgt av Raffi, sier han. Vi kaller dette iPod whiplash. Det vi virkelig vil ha er en knapp som sier «Spill meg musikk jeg liker».

I stedet gir programvaren utviklet av München-gruppen, AudioRadar, et kart over sanger etter lyd og likheter. Ved å bruke algoritmer utviklet av andre akustiske forskere gjennom årene, skanner den en musikksamling, og måler sangkvaliteter: tempo, akkordskifter, volum, harmoni og så videre. Deretter vekter den sangene etter fire nøkkelkriterier: raskt eller sakte, melodisk eller rytmisk, turbulent eller rolig, og røft eller rent. (Turbulens måler bråttheten til skift; grovt indikerer antall skift.)

Basert på disse beregningene, lager applikasjonen et kart der en valgt sang vises i midten av skjermen, med lignende sanger samlet i en sirkel rundt seg – på en måte som lyspunkter på en radarskjerm. Deretter kan brukere måle, for eksempel, roen eller renheten til et annet musikkvalg ut fra dens relative plassering på kartet. Avstander skaleres; for eksempel ville en sang ved sirkelens ytterkant være dobbelt så rolig som en i midten. Og klyngen omorganiserer seg selv etter hver ny sang. Dermed kan brukere surfe på samlingene sine uten å måtte huske hver sang de eier. De kan bygge stemningsbaserte spillelister eller la programmet velge den neste mest like sangen.

AudioRadar er forskjellig fra musikkoppdagelsesmotorer som f.eks Liveplasma , Pandora , og Last.fm , som hjelper brukere med å utvide samlingene sine. Disse netttjenestene analyserer musikksmaken din og foreslår ny musikk du kanskje liker. Et annet program, Musipedia , lar brukere nynne, plystre eller spille av en sang, og henter deretter tittelen og artisten.

AudioRadars nærmeste slektninger er to andre programmer som fortsatt er under utvikling: Playola , opprettet av en student ved Columbia University, og Søk inne i musikken , av Sun Microsystems. Playola måler mønstre i sanger og passer dem inn i sjangere – elektronisk, college-rock og så videre. Etter å ha lyttet til en første sang, justerer brukere glidebryterne for å indikere sjangerpreferanser for neste valg – litt mer singer-songwriter og litt mindre college-rock, for eksempel. Programmet gir stemningsbasert navigasjon, som AudioRadar, og bruker noen av de samme algoritmene, sier Dan Ellis , førsteamanuensis i elektroteknikk ved Columbia, som fører tilsyn med Playola. Ellis sier at AudioRadar tilbyr bonusen med en brukervennlig skjerm.

Som AudioRadar er Search Inside the Music en mediespiller som måler sangfunksjoner. Den viser sanger som klumper av stjerner på en imaginær himmel, gruppert etter sjanger og lydlikhet. Brukere kan ta en musikalsk reise gjennom samlingene sine, klikke på et utgangspunkt, for eksempel en rask rockesang, og be om en spilleliste som beveger seg mot en finale, for eksempel et rolig klassisk stykke, og minimerer nakkesleng underveis.

Massive musikksamlinger ... roper etter bedre navigasjonsmekanismer, sier Columbias Ellis. Både AudioRadar og Search Inside the Music er imidlertid fortsatt prototyper. Førstnevnte vil bli presentert på Sjette internasjonale symposium om smart grafikk i Vancouver, Canada, senere denne måneden.

Disse programmene har ikke forlatt laboratoriene ennå, hovedsakelig fordi de fortsatt er ineffektive. Det tar veldig lang tid å trekke ut sangene, sier Hilliges, og innrømmer at han ennå ikke har bygget prototypen sin til dens kapasitet på 10.000 sanger fordi han blir frustrert under utvinningsprosessen. AudioRadars langsomme algoritmer får sanger til å ta i gjennomsnitt fem til ti prosent lengre enn spilletid å behandle. For store samlinger kan det utgjøre mange timer.

Stephen Downie , førsteamanuensis og spesialist i informasjonsinnhenting og multimedia ved University of Illinois i Urbana-Champaign, mener imidlertid at dette problemet er kortvarig. Etter hvert som datamaskiner og utvinningsalgoritmer blir raskere, vil systemer som AudioRadar til slutt bli bygget inn i iPoden din, spår han.

Likevel har disse programmene andre feil. Likhet er en menneskelig metrikk, sier Lamere, hovedforsker på Sun Labs musikksøkeprosjekt, noe som betyr at det fortsatt er et subjektivt fenomen: folk kaller sanger like av en rekke årsaker.

Ellis sier at dagens dataprogrammer gjør en dårlig jobb med å duplisere menneskelige likhetsdommer...I store musikksamlinger møter vi ofte maskinelle likhetsdommer som rett og slett ikke gir mening for en lytter – og jo mer mangfoldig samlingen er, jo mer merkelige blir disse feilvurderingene. Tidlige versjoner av Search Inside the Music grupperte for eksempel klassisk musikk med heavy metal, fordi den målte likheter etter klangfarge til instrumenter. For datamaskinen hørtes cembalo og heavy-metal-gitarer like ut.

Disse programmene er også begrenset av en kvalitet som er enda vanskeligere å måle: originalitet. Du som menneske vil kjenne igjen Stairway to Heaven spilt på en banjo, i motsetning til den originale versjonen som ble spilt på Led Zeppelin-konserten, sier Downie, men disse systemene får det virkelig ikke til... Det er hyggelig å se at de prøver å kommersialisere [disse programmene], sier han, men det er mye grunn å utforske ennå.

gjemme seg