Reklamsız Sözcü

Makine öğrenmesiyle müzik tarihi bilgisini analiz ettiler! İşte sonuçlar

Pompeu Fabra Üniversitesi, Cardiff Üniversitesi ve Madrid Teknik Üniversitesi'nden araştırmacılar, müzik tarihi hakkında yeni şeyler keşfetmek için makine-öğrenme algoritmalarını kullandılar.

android-time 17:02 18 Temmuz 2018
Makine öğrenmesiyle müzik tarihi bilgisini analiz ettiler! İşte sonuçlar
Pompeu Fabra Üniversitesi, Cardiff Üniversitesi ve Madrid Teknik Üniversitesi'nden araştırmacılar, müzik tarihi hakkında yeni şeyler keşfetmek için makine-öğrenme algoritmalarını kullandılar.

Müzikoloji araştırmacılarının temel görevlerinden biri, tarihsel belgeleri ve diğer mevcut bilgileri inceledikten sonra müzikal hipotezleri geliştirmek ve doğrulamaktır. Pek çok tarihsel belge dijitalleştirilmiştir ve bu da araştırmacıların çevrimiçi erişebilmelerini kolaylaştırıyor.. Bununla birlikte, temel arama motorları bir “tam metin dizgisi eşleştirme” seviyesinde çalışır ve dolayısıyla her zaman içeriğin altında yatan anlamı yakalamaz.

İtalyan Rönesans müzik okulunun kelime bulutu

Tech Explore’da yer alan habere göre yakın zamanda yayınlanan bir çalışmada, müzik verileri bilim araştırmacısı Sergio Oramas ve meslektaşları, arşivlenmiş tarihsel dokümanlardan en iyi şekilde yararlanabilecek, yeni hipotezleri ortaya çıkarmaya ve mevcut verilerdeki ilginç kalıpları belirlemeye yardımcı olan doğal dil işleme (NLP) yaklaşımlarını test ettiler.

Oramas, Tech Xplore’a verdiği röportajda, “Bir müzikolog olarak, New Grove sözlüğü veya Wikipedia gibi büyük müzik ansiklopedilerinin içeriğinden yararlanmak istedim” diyor. “Okumak için çok fazla içerik var ve hayatında çok az zaman var, ancak bilgisayarlar bu konuda bize yardımcı olabilir.” diyor.

İLGİLİ HABERYapay zeka, büyük veri analiziyle hastanın organlarına bakarak ne zaman öleceğini teşhis ediyorYapay zeka, büyük veri analiziyle hastanın organlarına bakarak ne zaman öleceğini teşhis ediyor

Oramas ve meslektaşlarının çalışmaları, müzikle ilgili metinlerin geniş koleksiyonlarına otomatik dilbilimsel süreçleri uygulayarak ve bunlar arasında gizlenmiş yeni olguları keşfetmek ve müzikoloji araştırması için makine öğreniminin potansiyelini değerlendirmek üzerine kurulu. Çalışmalarını oluştururken, özellikle flamenko, Rönesans müziği ve popüler müzikle ilgili olan Wikipedia, DBpedia ve MusicBrainz gibi çeşitli kaynaklardan elde edilen verileri kullanıyor.

Fransız Rönesansının müzik okulunun kelime bulutu

Araştırmacılar, yazılı ve sözlü insan dilini analiz etmek için hesaplamalı bir yöntem olan NLP’yi kullanarak müzik tarihindeki ilginç kalıpları belirleyebildiler. Oramas, “Doğrudan flamenko ve Rönesans sanatçılarından elde edilen verilerden çıkardık ve 15. ve 16. yüzyıldaki Avrupa şehirleri arasındaki bestecilerin göçmen eğilimlerini keşfettik” diyor.

3

Pop ve reggae albüm yorumları için albüm yayın yılına göre ortalama duyarlılık grafiği

Amazon verilerini incelemelerinin analizi sonucuna bakıldığında, 2008’de dil kullanımında olağanüstü bir pozitiflik gibi popüler müziğin evrimiyle ilgili ilginç bulgulara da yol açmış ve şaşırtıcı bir şekilde neredeyse tüm türler için tüm zamanların en yüksek seviyesini oluşturmuştur. Geleneksel olarak caz ve Latin müziği gibi farklı topluluklarla geleneksel olarak ilişkilendirilen türler, halkın olumlu algılarında en kayda değer gelişmelere sahipken, diğerleri (örneğin, ülke) bu etkiyi yaratmadı.

Çalışmaları ayrıca, kullanıcıların yorumlarında ifade ettikleri görüşler ve belirli yıllarda ya da 60’lı yılların pop türü ve 80’lerin başlarındaki reggae gibi belirli türlerde yayımlanan albümlerin popülaritesi arasında güçlü bir korelasyon buldu. Reggae örneğinde, genellikle “reggae’nin altın çağı” olarak adlandırılan örneğin, 70’lerin ikinci yarısı ile 80’lerin ilk yarısı arasında, pozitif değerlendirmelerin daha büyük bir oranda gerçekleştiğini belirlediler. Popülerlikteki bu artış, o zamanın popülerliğine katkıda bulunan Bob Marley’in albümlerinin yayınlanmasıyla ilgili olduğu düşülüyor.

İLGİLİ HABERGoogle DeepMind superbilgisayarı insanlığın 3000 yıllık bilgisini 40 günde öğrendiGoogle DeepMind superbilgisayarı insanlığın 3000 yıllık bilgisini 40 günde öğrendi

Oramas ve meslektaşlarının çalışmaları, belirli zaman dilimlerinde yazılan müzik incelemeleri analizinin, müzikologların türlerin evrimi hakkında daha fazla şey keşfetmesine ve önemli tarihsel olayları tanımlamasına yardımcı olabileceğini kanıtlıyor. Oramas, projelerini”Sonuç olarak, en anlamlı bulgumuz, doğal dil işlemenin yeni müzikbilimsel hipotezleri keşfetmeye ve bu ve diğer sorulara cevap verebilecek verilerden önemli bilgiler elde etmesine yardımcı olabileceğinin gösterilmesidir” diye açıklıyor.

Çalışmada kullanılan ve farklı kaynaklardan elde edilen veri setinin albüm türlerine göre dağılımı

Gelecekte, Oramas araştırmayı, ses, görüntü ve Pandora Müzik Genom Projesi tarafından toplanan veriler gibi diğer içerik türlerini içerecek şekilde genişletmeyi planlıyor. Proje, şimdiye kadar toplanan müzik bilgilerinin en sofistike sınıflandırması olarak adlandırılıyor.

Çalışmaya buradan ulaşabilirsiniz: https://arxiv.org/pdf/1807.02200.pdf

Çeviri: Reha BAŞOĞUL

İLGİLİ HABERBilim insanları: 'Bana beyin taramanızı gösterin, size gerçek arkadaşınız kim söyleyelim'Bilim insanları: 'Bana beyin taramanızı gösterin, size gerçek arkadaşınız kim söyleyelim'İLGİLİ HABERYapay Zeka uzmanından toplumların başına gelecek her biri Black Mirror senaryosu gibi 10 korkutucu gelecek tahminiYapay Zeka uzmanından toplumların başına gelecek her biri Black Mirror senaryosu gibi 10 korkutucu gelecek tahmini

Merakla beklenen Yılmaz Özdil'in son kitabı "Mustafa Kemal" Plus abonelerine hediye.

Son güncelleme: android-time 18:1418.07.2018
SIRADAKİ HABER
Paylaş Tweet social-whatsapp Whatsapp more