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Software audio per l'ascoltatore lunatico
Più musica hai, più difficile può essere trovare la canzone giusta. I ricercatori dell'Università di Monaco in Germania pensano di avere una soluzione: un lettore di musica digitale che mappa le canzoni in base all'umore.
AudioRadar traccia le raccolte musicali su una mappa cliccabile basata sull'umore (qui viene mostrata solo una sezione). I suoi creatori stanno ancora migliorando il programma, ma un giorno potrebbe raggiungere il tuo iPod. (Per gentile concessione di Otmar Hilliges, Università di Monaco.)
Programmi come iTunes di Apple hanno lo svantaggio di richiedere ai propri utenti di scorrere elenchi infiniti, afferma Otmar Hilliges , uno studente laureato nel gruppo di ricerca di Monaco di Baviera. Molte persone che possiedono iPod mi dicono che non leggono più l'elenco, osserva. Ricordano dove si trovano spazialmente nell'elenco i loro artisti preferiti e scorrono, ricordando quanto tempo ci vuole per arrivare all'artista che desiderano. Ma questo trucco non è di grande aiuto se stai cercando tra diverse migliaia di canzoni.
In molti casi, gli utenti potrebbero non avere in mente nemmeno un artista o un titolo, ma solo un'idea del tipo di musica che vogliono ascoltare. Potrebbero cercare per genere, cercando il jazz, per esempio, ma tali etichette non rivelano come suona effettivamente una canzone o, meglio ancora, come ci si sente.
Alcune persone rinunciano del tutto al controllo, impostando il loro giocatore per mescolare. Il risultato è un mix che scuote gli ascoltatori su tutta la mappa, dice Paul Lamere , un ingegnere del software presso i laboratori Sun Microsystems di Santa Clara, in California. Potrei avere l'ACDC seguito da Raffi, dice. Chiamiamo questo iPod colpo di frusta. Quello che vogliamo veramente è un pulsante che dica: 'Fammi ascoltare la musica che mi piace'.
Invece, il software sviluppato dal gruppo di Monaco, AudioRadar, fornisce una mappa delle canzoni in base al loro suono e alle loro somiglianze. Utilizzando algoritmi sviluppati da altri ricercatori acustici nel corso degli anni, esegue la scansione di una raccolta musicale, misurando le qualità del brano: tempo, cambiamenti di accordi, volume, armonia e così via. Quindi pondera le canzoni in base a quattro criteri chiave: veloce o lento, melodico o ritmico, turbolento o calmo e ruvido o pulito. (La turbolenza misura la rapidità dei turni; rough indica il numero di turni.)
Sulla base di queste metriche, l'applicazione crea una mappa in cui una canzone scelta appare al centro dello schermo, con canzoni simili raggruppate in un cerchio intorno, una sorta di punti luce su uno schermo radar. Quindi gli utenti possono valutare, ad esempio, la calma o la pulizia di un'altra scelta musicale in base alla sua posizione relativa sulla mappa. Le distanze sono scalate; per esempio, una canzone sul bordo esterno del cerchio sarebbe due volte più calma di una al centro. E il cluster si riorganizza dopo ogni nuova canzone. Pertanto, gli utenti possono navigare nelle loro raccolte senza dover ricordare ogni canzone che possiedono. Possono creare playlist basate sull'umore o lasciare che il programma selezioni la canzone successiva più simile.
AudioRadar è diverso dai motori di scoperta della musica come Liveplasma , Pandora , e Last.fm , che aiutano gli utenti a espandere le proprie raccolte. Questi servizi online analizzano i tuoi gusti musicali e suggeriscono nuova musica che potrebbe piacerti. Un altro programma, Musicapedia , consente agli utenti di canticchiare, fischiare o riprodurre un brano, quindi recupera il titolo e l'artista.
I parenti più stretti di AudioRadar sono altri due programmi ancora in fase di sviluppo: Playola , creato da uno studente della Columbia University, e Cerca dentro la musica , di Sun Microsystems. Playola misura i pattern nelle canzoni e li inserisce nei generi: elettronica, college rock e così via. Dopo aver ascoltato una canzone iniziale, gli utenti regolano i cursori per indicare le preferenze di genere per la scelta successiva, ad esempio un po' più di cantautore e un po' meno college rock. Il programma fornisce una navigazione basata sull'umore, come AudioRadar, e utilizza alcuni degli stessi algoritmi, afferma Dan Ellis , professore associato di ingegneria elettrica alla Columbia, che supervisiona Playola. Ellis afferma che AudioRadar offre il bonus di un display intuitivo.
Come AudioRadar, Search Inside the Music è un lettore multimediale che misura le caratteristiche dei brani. Mostra le canzoni come gruppi di stelle in un cielo immaginario, raggruppate per genere e somiglianza sonora. Gli utenti possono intraprendere un viaggio musicale attraverso le loro collezioni, facendo clic su un punto di partenza, ad esempio una canzone rock veloce, e richiedendo una playlist che si sposti verso un finale, come un pezzo classico tranquillo, riducendo al minimo il colpo di frusta lungo il percorso.
Enormi raccolte musicali... chiedono a gran voce meccanismi di navigazione migliori, afferma Ellis della Columbia. Tuttavia, sia AudioRadar che Search Inside the Music sono ancora prototipi. Il primo sarà presentato al Sesto Simposio Internazionale sulla Smart Graphics a Vancouver, Canada, alla fine di questo mese.
Questi programmi non hanno ancora lasciato i laboratori principalmente perché sono ancora inefficienti. Ci vuole molto tempo per estrarre le canzoni, dice Hilliges, ammettendo di non aver ancora costruito il suo prototipo alla sua capacità di 10.000 canzoni perché si sente frustrato durante il processo di estrazione. Gli algoritmi lenti di AudioRadar fanno sì che le canzoni impieghino, in media, dal cinque al dieci percento in più rispetto ai tempi di riproduzione per l'elaborazione. Per grandi raccolte, ciò può ammontare a molte ore.
Stephen Downie , professore associato e specialista in recupero di informazioni e multimedia presso l'Università dell'Illinois a Urbana-Champaign, pensa che questo problema sia di breve durata. Man mano che i computer e gli algoritmi di estrazione diventano più veloci, sistemi come AudioRadar alla fine verranno integrati nel tuo iPod, prevede.
Tuttavia, questi programmi hanno altri problemi. La somiglianza è una metrica umana, afferma Lamere, ricercatore principale del progetto di ricerca musicale di Sun Lab, il che significa che è ancora un fenomeno soggettivo: le persone chiamano le canzoni simili per una serie di motivi.
Ellis dice che gli attuali programmi per computer fanno un pessimo lavoro nel duplicare i giudizi sulla somiglianza umana... Nelle grandi raccolte musicali, incontriamo spesso giudizi sulla somiglianza delle macchine che non hanno senso per un ascoltatore - e più varia la raccolta, più stravaganti diventano questi giudizi errati. Le prime versioni di Search Inside the Music, ad esempio, raggruppavano la musica classica con l'heavy metal, perché misurava le somiglianze in base al timbro degli strumenti. Al computer, i clavicembali e le chitarre heavy metal suonavano simili.
Questi programmi sono anche limitati da una qualità ancora più difficile da misurare: l'originalità. Tu come umano riconoscerai Stairway to Heaven suonato su un banjo, al contrario della versione originale suonata al concerto dei Led Zeppelin, dice Downie, ma questi sistemi davvero non riescono a capirlo... È bello vedere che stanno cercando di commercializzare [questi programmi], dice, ma c'è ancora molto terreno da esplorare.