Комментарии 6
Аудиоаналитика предоставляет инструменты для извлечения количественных данных из музыки, таких как темп, тональность, громкость, акустические характеристики и многое другое. Эти данные могут быть использованы для выявления образцов и тенденций в музыкальных вкусах.
Дальше читать не стал! Это всё абсолютная фикция.
Я немного разбираюсь в теории музыки и у меня достаточно обширный музыкальный вкус. Конкретно по каждому критерию:
Темп - полная ерунда. Мне нравятся композиции от ларго до престиссимо. Никакой закономерности тут выловить невозможно.
Тональность - ещё бОльшая ерунда! Я абсолютно спокойно воспринимаю любимые композиции в транспозиции. Более того, подавляющее большинство людей не обладает абсолютным слухом - им на эту тональность откровенно плевать.
Громкость? В смысле динамика? Точно так же не имеет никакого отношения к вкусовым предпочтениям. Некий дискомфорт легко правится или поворотом ручки громкости, или включением компрессора.
"Акустические характеристики" - это что за зверь? Вот тут и могла бы быть зарыта собака, если бы вы раскрыли этот термин. Аранжировка? Инструментовка? ТТХ акустической системы?))
В сухом остатке эти данные куда менее релевантны, чем даже стилевое подобие.
Я-то думал вы там интервалы вычленяете и отношения между ними исследуете...
А вы точно репрезентативная выборка?
Уверены, что на большом количестве людей это не сработает?
Уверен)) Я частенько копаюсь в чужих плэйлистах ;)
Забыл добавить:
Процент людей, обладающих абсолютным слухом, очень различен в разных странах. В Европе, в том числе в России, Америке и на большой части остальных континентов среди граждан, не имеющих чего-либо необычного (для соответствующей страны) в происхождении или здоровье, такой человек, в среднем, один на десять тысяч.
Вот вам репрезентативная выборка тех, кому критична тональность))
Ещё в начале этого видео интересная статистика относительно темпа хитов:
Отичная статья, будоражит воображение и подталкивает к действию. Являюсь автором и разработчиком музыкального стримингового сервиса "Atlas music on-deman". Занимаюсь поиском методов формирования динамических плейлистов основанных на предпочтениях слушателей сервиса. Технологии развиваются и это нельзя упускать. Так что респект автору!
Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python