Математики Калифорнийского университета в Ирвайне написали искусственный интеллект RandomForest, который проанализировал более 500 тыс. песен последние за 30 лет — с 1985 по 2015 год. Основная цель исследования — научить искусственный интеллект писать музыкальные хиты, так и не была достигнута. Работа опубликована на сайте Royal Society Open Publishing.
Несмотря на это, нейросеть смогла предугадывать, какой трек станет большим хитом и начнет хорошо продаваться. Ученые определили черты, которые объединяют различные известные песни, начиная от имени исполнителя, заканчивая жанром, студией звукозаписи, а также тембром, тональностью и ритмом. RandomForest смог только по звучанию треков с точностью в 74% процента определять его популярность, а когда алгоритм добирается до данных с именем исполнителя и лейблом, на котором тот записывается — точность его анализа вырастает до 84%. Согласно исследованию, за последние 30 лет в музыке стало меньше легких мелодий, зато намного больше — грустных треков, в котором лирическое "я" противопоставляется более позитивному "мы". При этом лидируют в хит-парадах именно веселые и зажигательные треки, которых выходит не очень много. За последние 20 лет в мире резко упала популярность рок-музыки — на ее место пришла электроника с элементами эмбиента, добавляют исследователи. В 2017 году инженеры из Goldmund Wyldebeast & Wunderliebe представили аналогичный проект Hitwizard — искусственный интеллект, который сможет предугадывать хитовость того или иного трека. При этом Hitwizard может понять провал песни с точностью до 94%. Напомним, что хитом прошлого лета была песня пуэрто-риканского исполнителя Луиса Фонси на трек Despacito, который первым набрал 5 млрд просмотров и стал самым просматриваемым роликом в истории видеохостинга YouTube.
Не пропустите самые важные новости и интересную аналитику. Подпишитесь на Delo.ua в Telegram