El récord de Lil Nas X, "Old Town Road", que encabeza las listas de éxitos, es realmente country. Pero también es un poco de rock 'n roll. Y cuando analizas la letra y los acordes juntos, es pop directo.

Por lo menos, eso es según una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por USC Computer Science Ph.D. estudiante Timothy Greer. El método de Greer predice automáticamente los géneros musicales analizando cómo las letras y los acordes interactúan entre sí a lo largo de la canción.

El método clasificó "Old Town Road" como país según la letra; rock según los acordes (basado en una muestra musical de Nine Inch Nails); y pop de acuerdo con los acordes y la letra combinados.

El papel, titulado "Uso de representaciones vectoriales compartidas de palabras y acordes en la música para la clasificación de géneros, "se presentará en el discurso, Conferencia Music and Mind 2019 el 14 de septiembre.

Una experiencia muy humana

"Old Town Road es una canción interesante, "dijo Greer, un músico de toda la vida que actualmente toca el saxofón y el teclado en una banda con sede en Los Ángeles (género musical:Indie rock).

"Las letras están impregnadas del género country, pero los acordes y la instrumentación no suenan a country en absoluto. El algoritmo destaca la complejidad de la música, tanto en términos de cómo se construye la música como de cómo se percibe, en otras palabras, cómo la gente lo procesa ".

Este esfuerzo en la investigación musical, para comprender computacionalmente las historias que contamos con él, y cómo las personas lo experimentan y se ven influenciadas por él, es parte de un programa de investigación más amplio en Inteligencia de Medios Computacionales en el Laboratorio de Análisis e Interpretación de Señales (SAIL) de la USC (SAIL).

"La construcción musical y la percepción están relacionadas, pero no son lo mismo, ", dijo el supervisor de Greer y coautor del artículo, Shrikanth Narayanan.

Narayanan, El director de SAIL y la Cátedra Niki y Max Nikias y Catedrática de Ingeniería Eléctrica e Informática, ha analizado previamente los patrones vocales de beatboxers y cantantes de ópera utilizando escáneres de resonancia magnética, predijo índices de violencia utilizando guiones de películas y desarrolló tecnología que utiliza la voz para evaluar las emociones del hablante. Dijo que está entusiasmado con esta nueva investigación porque es una nueva forma de analizar la música computacionalmente y podría revelar patrones inesperados.

"Siempre decimos que no existe una regla estricta para las experiencias humanas con la música, "dijo Narayanan, un entusiasta de la música clásica que toca el instrumento de cuerda indio veena y el violín. "La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proporcionar una lente desde la que observar esta experiencia tan humana".

Un nuevo sonido

"Old Town Road, "que ha estado en la cima de las listas durante 18 semanas, ha sido notable por su característica de mezcla de géneros. Como uno de los temas más debatidos en el mundo del pop este verano, todo el mundo parece tener una opinión diferente:¿es el país, música pop, ¿Roca? ¿O algo completamente diferente?

En abril de 2019, la canción fue eliminada de la lista Billboard Hot Country porque "no incluía suficientes elementos de la música country actual para aparecer en su versión actual, "según un comunicado de Billboard.

Greer puso la canción a prueba con tres modelos que había desarrollado para predecir el género:usando solo incrustaciones de acordes, solo incrustaciones de letras y el uso de incrustaciones de acordes y letras combinadas. Entrenó el sistema en un conjunto de datos con 190, 165 segmentos musicales de 5, 304 canciones pop con letra y acordes correspondientes.

Si bien la mayoría de las herramientas de predicción de género utilizan el archivo de audio completo de una canción, lo que significa recuperar y procesar una grabación de alta calidad, El método de Greer puede clasificar el género usando solo acordes y letras, que suelen estar disponibles en línea con una búsqueda rápida en Google.

"Esta interacción entre las secuencias de acordes y las secuencias de letras puede darnos una mejor idea de cómo percibimos el género que usar solo, aunque ambas modalidades contienen información útil por sí sola, así como, "dijo Greer.

El estudio brinda una mejor comprensión de cómo percibimos y procesamos la música, específicamente las diferencias en la percepción humana —y categorización— de la música del género musical según el "espejo" utilizado.

Las aplicaciones incluyen cómo se comercializa el contenido musical, consumido y etiquetado; neuropsicología y los mecanismos del pensamiento humano; y sistemas de computación afectiva que impactan las emociones humanas.