Musikfans und Kritiker wissen, dass die Musik der Beatles in nur wenigen Jahren einen dramatischen Wandel durchgemacht hat, aber bis jetzt gab es keine wissenschaftliche Methode, um den Fortschritt zu messen. Das könnte sich nun ändern, da Informatiker der Lawrence Technological University einen Algorithmus für künstliche Intelligenz entwickelt haben, der Musikstile analysieren und vergleichen kann und so die Erforschung der musikalischen Entwicklung der Beatles ermöglicht.
Assistant Professor Lior Shamir und Doktorand Joe George hatten zuvor eine Audioanalysetechnologie entwickelt, um die Stimmkommunikation von Walen zu untersuchen, und sie erweiterten den Algorithmus, um die Alben der Beatles und anderer bekannter Bands wie Queen zu analysieren. U2, ABBA und Tears for Fears. Die in der August-Ausgabe der Zeitschrift Pattern Recognition Letters veröffentlichte Studie zeigt wissenschaftlich, dass sich die Struktur der Beatles-Musik von einem Album zum nächsten fortschreitend verändert.
Der Algorithmus funktioniert, indem er zuerst jeden Song in ein Spektrogramm umwandelt - eine visuelle Darstellung des Audioinh alts. Das verwandelt eine Audioanalyseaufgabe in ein Bildanalyseproblem, das durch die Anwendung umfassender Algorithmen gelöst wird, die jedes Musikspektrogramm in einen Satz von fast 3.000 numerischen Deskriptoren verwandeln, die visuelle Aspekte wie Texturen, Formen und die statistische Verteilung der Pixel widerspiegeln. Mustererkennung und statistische Methoden werden dann verwendet, um die Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Musikstücken zu erkennen und zu quantifizieren.
In der populären Musik gelten Alben weithin als Meilensteine in der stilistischen Entwicklung von Musikkünstlern, und diese Sammlungen von Liedern bieten eine praktische Einheit, um Messungen zu erstellen, um den Fortschritt einer Band zu quantifizieren.
LTUs Studie analysierte 11 Songs von jedem der 13 Studioalben der Beatles, die in Großbritannien veröffentlicht wurden, und quantifizierte die Ähnlichkeiten zwischen jedem Song und allen anderen in der Studie. Die Ergebnisse für die einzelnen Songs wurden dann verwendet, um die Ähnlichkeiten zwischen den Alben zu vergleichen.
Die automatische Platzierung der Alben durch den Algorithmus stimmte mit der chronologischen Reihenfolge der Aufnahme jedes Albums überein, beginnend mit dem ersten Album der Beatles, "Please, Please Me", gefolgt von den nachfolgenden frühen Alben, "With the Beatles", "Beatles for Sale" und "A Hard Day's Night."
Die automatische Zuordnung dieser Alben zeigte, dass der Computeralgorithmus feststellte, dass die Songs auf dem ersten Album „Please, Please Me“der Gruppe von Songs auf dem zweiten Album „With the Beatles“am ähnlichsten waren. und am wenigsten wie die Songs auf dem zuletzt aufgenommenen Album "Abbey Road"."
Der Algorithmus platzierte dann die Alben „Help!, “und „Rubber Soul“, gefolgt von „Revolver“, „Sergeant Pepper’s Lonely Hearts Club Band“, „Magical Mystery Tour“, „Yellow Submarine“und „ The Beatles" (Das weiße Album).
"Let It Be" war das letzte von den Beatles veröffentlichte Album, aber der Algorithmus identifizierte diese Songs korrekt als früher aufgenommen als die Songs auf "Abbey Road."
"Leute, die keine Beatles-Fans sind, können normalerweise nicht sagen, dass 'Hilfe!' wurde vor ‚Rubber Soul‘aufgenommen, aber der Algorithmus kann das“, sagte Shamir. "Dieses Experiment zeigt, dass künstliche Intelligenz die Veränderungen und Fortschritte in Musikstilen erkennen kann, indem sie populäre Musikalben auf eine völlig neue Art und Weise 'hört'."
Der Computeralgorithmus konnte die chronologische Reihenfolge der Alben der anderen Gruppen in der Studie allein durch die Analyse der Audiodaten ableiten - mit einer bemerkenswerten Ausnahme. Zwischen zwei Tears for Fears-Alben, die im Abstand von 15 Jahren veröffentlicht wurden, wurden starke Ähnlichkeiten festgestellt. Das macht Sinn, denn „Seeds of Love“, veröffentlicht 1989, war das letzte Album vor der Auflösung der Band, und „Everybody Loves a Happy Ending“, veröffentlicht 2004, wurde nach der Wiedervereinigung der Band aufgenommen. Diese beiden Alben hatten weniger gemeinsam mit zwei Soloalben, die von Roland Orzabal, dem wichtigsten Songwriter der Gruppe, nach der Auflösung der Band im Jahr 1991 veröffentlicht wurden.
Im Fall von „Queen“sortierte der Computer die Alben nicht nur nach ihrer chronologischen Reihenfolge, sondern unterschied auch zwischen Alben vor und nach dem Album „Hot Space“, was eine große Veränderung in Queens Musikstil darstellte.
Im Zeit alter von Big Data können solche Algorithmen beim Suchen, Durchsuchen und Organisieren großer Musikdatenbanken sowie beim Identifizieren von Musik helfen, die den musikalischen Vorlieben eines einzelnen Hörers entspricht.
Im Fall der Beatles glaubt Shamir, dass diese Art der Forschung historische Bedeutung haben wird.„Die Babyboomer liebten die Musik der Beatles, ich liebe die Beatles, und jetzt lieben meine Töchter und ihre Freunde die Beatles. Ihre Musik wird noch sehr lange weiterleben“, sagte Shamir. "Es lohnt sich zu studieren, was ihre Musik so unverwechselbar macht, und dabei können Informatik und Big Data helfen."
