Generi musicali classificati utilizzando l'entropia dei file MIDI

La comunicazione è il processo di riproduzione di un messaggio creato in un punto spazio in un altro punto nello spazio. È stato studiato a fondo da numerosi scienziati e ingegneri, ma è il trattamento matematico della comunicazione che ha avuto l'influenza più profonda.

Per i matematici, i dettagli di un messaggio non interessano. Tutto ciò che conta è che il messaggio possa essere pensato come un insieme ordinato di simboli. I matematici sanno da tempo che questo insieme è governato da leggi fondamentali delineate per la prima volta da Claude Shannon nella sua teoria matematica della comunicazione.

Il lavoro di Shannon ha rivoluzionato il modo in cui gli ingegneri pensano alla comunicazione, ma ha conseguenze di vasta portata anche in altre aree. Il linguaggio implica la trasmissione di informazioni da un individuo all'altro e la teoria dell'informazione fornisce una finestra attraverso la quale studiarne e comprenderne la natura. Nell'informatica, i dati vengono trasmessi da un luogo all'altro e la teoria dell'informazione fornisce le basi teoriche che consentono di farlo nel modo più efficiente. E in biologia, la riproduzione può essere considerata come la trasmissione di informazioni genetiche da una generazione all'altra.

Anche la musica può essere considerata come la trasmissione di informazioni da un luogo all'altro, ma gli scienziati hanno avuto molto meno successo nell'usare la teoria dell'informazione per caratterizzare la musica e studiarne la natura.

Oggi, questo cambia grazie al lavoro di Gerardo Febres e Klaus Jaffé presso l'Università Simon Bolivar in Venezuela. Questi ragazzi hanno trovato un modo per usare la teoria dell'informazione per distinguere la natura di certi tipi di musica e per classificare automaticamente diversi generi musicali, un compito notoriamente difficile nell'informatica.

Uno dei motivi per cui la musica è così difficile da studiare è che non si traduce facilmente in un insieme ordinato di simboli. La musica spesso consiste in molti strumenti che suonano note diverse contemporaneamente. Ognuno di questi può avere varie qualità di timbro, volume e così via.

Catturare tutto questo in una serie di simboli, insieme a qualsiasi interpretazione individuale aggiunga il musicista, è una faccenda complicata. Ciò non ha impedito ai ricercatori di provare, anche se con livelli di successo limitati.

Febres e Jaffé affrontano questo problema in un modo straordinariamente semplice utilizzando uno standard comune per la digitalizzazione della musica chiamato MIDI. Un file MIDI è una rappresentazione digitale di un brano musicale che può essere letto da un'ampia varietà di computer, lettori musicali e strumenti elettronici.

Ciascun file contiene informazioni su altezza e velocità di un brano musicale, volume, vibrato e così via. Ciò consente alla musica creata in una posizione di essere riprodotta accuratamente in un'altra posizione.

Ma un file MIDI stesso è semplicemente una serie ordinata di 0 e 1 e questo ha fornito a Febres e Jaffé un modo per analizzarlo utilizzando la teoria dell'informazione standard. In effetti, hanno semplicemente aperto ogni file come .txt e hanno letto la sequenza risultante di simboli apparentemente casuali.

Il bello della teoria dell'informazione è che gli strumenti sviluppati per comprimere i messaggi inviati su Marte o per analizzare le componenti del linguaggio possono essere ugualmente applicati a qualsiasi insieme di simboli. E quello che hanno fatto Febres e Jaffé.

Hanno iniziato comprimendo ogni set di simboli nel numero minimo necessario per generare la musica originale. Questo set fondamentale ha quindi permesso loro di misurare l'entropia o il contenuto informativo associato a ciascun brano musicale.

Ma hanno anche studiato il modo in cui questa entropia variava nel tempo. In effetti, hanno studiato come questa entropia del secondo ordine variasse in 450 brani di 71 compositori e 15 diversi periodi o tipi di musica.

Con loro sorpresa, hanno scoperto che la musica dello stesso genere condivideva valori simili per questa entropia del secondo ordine. Allo stesso tempo, questo tipo di analisi mostra come i generi musicali si siano evoluti nel tempo.

È un lavoro interessante che offre un nuovo affascinante modo di studiare la musica. Ci sono alcuni avvertimenti, ovviamente. Mentre alcuni generi musicali sono chiaramente identificabili in questo modo, altri stili apparentemente diversi si sovrappongono.

Ad esempio, la musica Raga venezuelana e indiana occupa regioni uniche in questo spazio di parametri. Vari compositori classici occupano anche regioni specifiche e quindi possono essere potenzialmente identificati con questo metodo.

Ma in media, la musica rock e la musica classica si sovrappongono fortemente, rendendo difficile identificarle automaticamente. Il lavoro futuro potrebbe migliorare le cose, ad esempio aumentando le dimensioni della base di dati.

Tuttavia, Febres e Jaffé hanno fatto passi da gigante utilizzando una tecnica che dovrebbe essere ampiamente applicabile. Il loro prossimo compito, se lo desiderano, è trovare un modo per applicare il loro metodo, magari per sistemi di consigli musicali, prima che qualcun altro entri in azione.

Rif: arxiv.org/abs/1510.01806 : La musica vista dal suo contenuto entropico: una nuova finestra per l'analisi comparativa

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