НЕЙРОСЕТЬ НАУЧИЛАСЬ ПОНИМАТЬ, КАКОЙ ТРЕК СТАНЕТ ХИТОМ

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%