211service.com
Audiosoftware voor de humeurige luisteraar
Hoe meer muziek je hebt, hoe moeilijker het kan zijn om het juiste nummer te vinden. Onderzoekers van de Universiteit van München in Duitsland denken een oplossing te hebben: een digitale muziekspeler die liedjes per stemming in kaart brengt.
AudioRadar plot muziekcollecties op een klikbare, op stemming gebaseerde kaart (hier wordt slechts een gedeelte getoond). De makers zijn nog steeds bezig met het verbeteren van het programma, maar op een dag kan het je iPod bereiken. (Met dank aan Otmar Hilliges, Universiteit van München.)
Programma's zoals iTunes van Apple hebben het nadeel dat hun gebruikers door eindeloze lijsten moeten scrollen, zegt Otmar Hilliges , een afgestudeerde student in de onderzoeksgroep van München. Veel mensen die iPods bezitten, vertellen me dat ze de lijst niet meer lezen, merkt hij op. Ze onthouden waar hun favoriete artiesten zich ruimtelijk op de lijst bevinden en scrollen - onthouden hoe lang het duurt om bij de artiest te komen die ze willen. Maar deze truc is niet veel hulp als je door duizenden nummers zoekt.
In veel gevallen hebben gebruikers misschien niet eens een artiest of titel in gedachten, maar eerder een gevoel voor wat voor soort muziek ze willen horen. Ze zouden kunnen zoeken op genre, op zoek naar bijvoorbeeld jazz, maar zulke labels verklappen niet hoe een nummer eigenlijk klinkt – of beter nog, hoe het aanvoelt.
Sommige mensen geven de controle helemaal over en zetten hun speler op shuffle. Het resultaat is een mix die luisteraars over de hele kaart schokt, zegt Paul Lamere , een software-engineer bij Sun Microsystems Laboratories in Santa Clara, CA. Misschien krijg ik ACDC gevolgd door Raffi, zegt hij. We noemen dit iPod-whiplash. Wat we echt willen, is een knop die zegt: 'Speel me muziek die ik leuk vind.'
In plaats daarvan biedt de software die is ontwikkeld door de groep uit München, AudioRadar, een kaart met nummers op basis van hun geluid en overeenkomsten. Met behulp van algoritmen die in de loop der jaren door andere akoestische onderzoekers zijn ontwikkeld, scant het een muziekcollectie en meet het de songkwaliteiten: tempo, akkoordverschuivingen, volume, harmonie, enzovoort. Vervolgens weegt het de nummers op vier belangrijke criteria: snel of langzaam, melodisch of ritmisch, turbulent of kalm, en ruw of schoon. (Turbulentie meet de abruptheid van verschuivingen; ruw geeft het aantal verschuivingen aan.)
Op basis van deze statistieken maakt de applicatie een kaart waarin een gekozen nummer in het midden van het scherm verschijnt, met vergelijkbare nummers in een cirkel eromheen - een soort lichtpunten op een radarscherm. Dan kunnen gebruikers bijvoorbeeld de rust of zuiverheid van een andere muziekkeuze afmeten aan de relatieve positie op de kaart. Afstanden worden geschaald; een lied aan de buitenrand van de cirkel zou bijvoorbeeld twee keer zo kalm zijn als een nummer in het midden. En het cluster herschikt zichzelf na elk nieuw nummer. Zo kunnen gebruikers door hun collecties surfen zonder elk nummer dat ze bezitten te hoeven onthouden. Ze kunnen op stemming gebaseerde afspeellijsten maken of het programma het volgende meest vergelijkbare nummer laten selecteren.
AudioRadar verschilt van muziekontdekkingsengines zoals: Liveplasma , Pandora , en Last.fm , waarmee gebruikers hun collecties kunnen uitbreiden. Deze online diensten analyseren uw muzieksmaak en suggereren nieuwe muziek die u misschien leuk vindt. Een ander programma, Musipedia , kunnen gebruikers neuriën, fluiten of een nummer afspelen en vervolgens de titel en artiest ophalen.
De naaste verwanten van AudioRadar zijn twee andere programma's die nog in ontwikkeling zijn: Playola , gemaakt door een student aan de Columbia University, en Zoek in de muziek , door Sun Microsystems. Playola meet patronen in nummers en past ze in genres - elektronisch, college rock, enzovoort. Nadat ze naar een eerste nummer hebben geluisterd, passen gebruikers schuifregelaars aan om genrevoorkeuren aan te geven voor de volgende keuze - bijvoorbeeld iets meer singer-songwriter en iets minder college rock. Het programma biedt op stemming gebaseerde navigatie, zoals AudioRadar, en gebruikt enkele van dezelfde algoritmen, zegt Dan Ellis , universitair hoofddocent elektrotechniek aan Columbia, die toezicht houdt op Playola. Ellis zegt dat AudioRadar de bonus biedt van een gebruiksvriendelijk display.
Net als AudioRadar is Search Inside the Music een mediaspeler die songfuncties meet. Het toont nummers als groepjes sterren in een denkbeeldige lucht, gegroepeerd op genre en geluidsovereenkomst. Gebruikers kunnen een muzikale reis door hun collecties maken, klikken op een startpunt, bijvoorbeeld een snel rocknummer, en een afspeellijst aanvragen die op weg is naar een finale, zoals een rustig klassiek stuk, waarbij de whiplash wordt geminimaliseerd.
Enorme muziekcollecties... schreeuwen om betere navigatiemechanismen, zegt Columbia's Ellis. Zowel AudioRadar als Search Inside the Music zijn echter nog steeds prototypes. De eerste wordt gepresenteerd op de Zesde Internationale Symposium over Smart Graphics in Vancouver, Canada, later deze maand.
Deze programma's hebben de laboratoria nog niet verlaten, vooral omdat ze nog steeds inefficiënt zijn. Het duurt erg lang om de nummers te extraheren, zegt Hilliges, die toegeeft dat hij zijn prototype nog niet heeft gebouwd tot de capaciteit van 10.000 nummers omdat hij gefrustreerd raakt tijdens het extractieproces. De trage algoritmen van AudioRadar zorgen ervoor dat nummers gemiddeld vijf tot tien procent langer duren dan hun speelduur om te verwerken. Bij grote collecties kan dat oplopen tot vele uren.
Stephen Downie , universitair hoofddocent en specialist in het ophalen van informatie en multimedia aan de Universiteit van Illinois in Urbana-Champaign, denkt echter dat dit probleem van korte duur is. Naarmate computers en extractie-algoritmen sneller worden, zullen systemen zoals AudioRadar uiteindelijk in je iPod worden ingebouwd, voorspelt hij.
Toch hebben deze programma's andere problemen. Overeenkomst is een menselijke maatstaf, zegt Lamere, hoofdonderzoeker van het muziekzoekproject van Sun Lab, wat betekent dat het nog steeds een subjectief fenomeen is: mensen noemen nummers om verschillende redenen vergelijkbaar.
Ellis zegt dat de huidige computerprogramma's er slecht in slagen menselijke beoordelingen van gelijkenissen te dupliceren... In grote muziekcollecties komen we vaak beoordelingen van machineovereenkomsten tegen die voor een luisteraar gewoon niet logisch zijn - en hoe diverser de collectie, hoe vreemder deze verkeerde beoordelingen worden. Vroege versies van Search Inside the Music bijvoorbeeld, groepeerden klassieke muziek met heavy metal, omdat het overeenkomsten meette aan het timbre van instrumenten. Voor de computer klonken klavecimbels en heavy-metal gitaren vergelijkbaar.
Deze programma's worden ook beperkt door een kwaliteit die nog moeilijker te meten is: originaliteit. Jij als mens herkent Stairway to Heaven gespeeld op een banjo, in tegenstelling tot de originele versie gespeeld op het Led Zeppelin-concert, zegt Downie, maar deze systemen snappen het echt niet... Het is leuk om te zien dat ze proberen om commercialiseren [deze programma's], zegt hij, maar er is nog veel terrein te verkennen.