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Computador especialista em rock'n' roll

Programa reconhece a evolução da obra de artistas e a organiza em ordem cronológica a partir de pequenas amostras das canções. O algoritmo, que passou no teste ao analisar bandas como Beatles e Queen, pode ser útil no estudo da história da música e na construção de ferramentas que sugerem novos grupos aos usuários

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postado em 25/08/2014 11:22

 


Do início da carreira ao clássico disco Abbey Road (D), a sonoridade dos Beatles passou por diversas fases, todas identificadas pelo novo programa 
Do início da carreira ao clássico disco Abbey Road (D), a sonoridade dos Beatles passou por diversas fases, todas identificadas pelo novo programa


Do ritmo dançante de Twist and shout até a melodia doce de Across the universe, os Beatles passaram por sete anos de intensa transformação musical. O quarteto que nasceu no clássico rock ’n’ roll se aventurou pelo country, folk e pop, além de sofrer fortes influências psicodélicas trazidas da cultura indiana. A alucinada progressão dos meninos de Liverpool é um caminho rico e complexo que só pode ser explicado por fãs apaixonados, especialistas em música e, agora, computadores.

Cientistas da computação da Universidade Tecnológica Lawrence, nos Estados Unidos, desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de analisar e comparar estilos musicais. Em um dos testes, o programa recebeu o desafio de ouvir nove músicas de cada um dos 13 álbuns da banda inglesa e apontar a qual disco cada uma delas pertencia. Ele obteve índice de acerto satisfatório depois de considerar apenas uma amostra de 1 minuto de cada faixa, excluindo os primeiros 30 segundos da gravação.

O algoritmo, contudo, mostrou-se muito mais preciso na análise da evolução musical do grupo. Foi capaz de apontar a aproximação de estilos entre os discos e organizá-los em ordem de lançamento, num tipo de árvore genealógica musical. O computador conseguiu adivinhar a ordem dos trabalhos lançados pelos Beatles desde 1963, partindo de Please, please me e dando sequência com With the Beatles, Beatles for sale e A hard days night, todos lançados nos primeiros dois anos de carreira do grupo. Em um galho separado da filogenia da banda, ficaram Help! e Rubber soul, ambos gravados em 1965. Numa grande linha reta, o programa ordenou, cronologicamente, Revolver, Sgt. Pepper's lonely hearts club band, Magical mystery tour, Yellow submarine, o álbum branco e Abbey road.

Embora tenha sido o último disco lançado pelos Beatles, Let it Be foi colocado pelo programa em uma linha separada da discografia da banda, como um álbum de estilo distinto do resto da discografia e antes de Abbey road. A explicação para o aparente erro do computador, ressalta o estudo, está na ordem de produção dessas obras, e não na data em que chegaram às lojas: o disco de encerramento da carreira da banda na verdade continha várias músicas gravadas antes da criação de Abbey road.

Baleias
A tecnologia expert em rock foi desenvolvida originalmente para analisar sons que dificilmente tocariam no rádio: as canções das baleias. “As baleias se comunicam de uma forma muito parecida com músicas, que cantam umas para as outras”, compara Lior Shamir, professor da Universidade Tecnológica de Lawrence e autor do estudo. “Há diferenças técnicas entre a análise de sons desses animais e a de música, mas é basicamente o mesmo algoritmo que possibilita as duas tarefas. O algoritmo é muito complexo e analisa quase 3 mil descritores diferentes do conteúdo de áudio, o que torna ele versátil o suficiente para analisar diferentes tipos de sons”, explica.

O sistema converte cada canção para um espectrograma, um tipo de uma representação visual do som que pode ser interpretado por algoritmos especiais. “Muito trabalho tem sido feito na análise de imagens, é um campo que atrai mais atenção dos grupos de reconhecimento de padrões, se comparado à análise de áudio. Usar imagens para a análise nos permite aproveitar esse trabalho que já tem sido feito e extrair mais informação do que se usássemos o áudio diretamente”, esclarece Shamir.

As fórmulas matemáticas extraem de cada espectrograma da música milhares de dados numéricos que descrevem os aspectos visuais como texturas, formas e distribuição dos pixels da imagem musical. O programa reconhece os padrões contidos nas canções e usa métodos estatísticos para detectar e quantificar as semelhanças entre diferentes peças de música.

Mudanças
A ferramenta provou que é capaz de analisar o desenvolvimento musical são só dos Beatles, mas de qualquer outro artista. O programa também foi testado com sucesso em obras de Queen, U2, ABBA e Tears for Fears, adivinhando o caminho de evolução de cada um desses ícones da música. No caso da banda de Fred Mercury, o programa não somente ordenou os álbuns de acordo com o lançamento como também separou tudo o que a banda criou depois de 1984 em um ramo totalmente independente da filogenia. Foi nesse ano que eles lançaram Hot space, álbum considerado um marco da mudança no estilo musical do quarteto.

Curiosamente, o computador conseguiu reconhecer a semelhança entre trabalhos da dupla britânica Tears for Fears lançados com 15 anos de diferença. O algoritmo considerou que Seeds of love, gravado em 1989, logo antes do rompimento da banda, e Everybody loves a happy ending, produzido quando eles se reuniram, eram mais semelhantes entre si do que os dois discos lançados por Roland Orzabal em sua carreira solo, durante o hiato do grupo.

O algoritmo não sabe a data em que os discos foram lançados, mas leva em conta vários aspectos para determinar se o estilo musical das faixas combina ou não. “O programa depende de características que ele vai medir. Ele pode trabalhar com a similaridade de cantores ou timbres parecidos. Há outros programas que usam o ritmo, a melodia, que pegam a bateria e outros instrumentos comuns e fazem uma medida de distância”, exemplifica Mário Minami, professor de engenharia da informação na Universidade Federal do ABC (UFABC).

Como a maioria das bandas acaba sofrendo um processo natural de amadurecimento, impulsionado até mesmo pela mudança do estilo musical popular em cada época, a máquina consegue notar essas diferenças. “Até o timbre de voz muda. O vocalista do Led Zepellin não canta mais do jeito que cantava antes, porque o agudo vai sumindo. Ele tem de mudar, e a banda acaba mudando mesmo. O estilo, a melodia, a maneira é toda diferente”, aponta o especialista em processamento multimídia.

Os criadores do programa ressaltam que ele pode ser adaptado para ajudar amantes da música na organização de grandes coleções digitais, além de identificar músicas que combinam com as preferências do usuário, como os recursos já usados por serviços como iTunes e Spotify. Mas eles também acreditam que o programa possa ser usado para o estudo da história musical. “Por muitos anos, os estudos musicais foram baseados na análise manual da música e, portanto, foram afetados pela natureza subjetiva dos ouvintes. Usar métodos quantitativos pode aprimorar a pesquisa de música com ferramentas poderosas, com formas mais objetivas e precisas de analisar a música.”

 

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