Vue d'ensemble
- El Data Science for Music Challenge, a través del Michigan Institute for Data Science, vise à transformer l'industrie de la musique.
- Ils ont lancé quatre projets dans le cadre de cette initiative
- Ces projets utiliseront les techniques ML et DL pour l'étude de la théorie musicale et le lien entre le texte et la musique..
introduction
De l'amélioration du rythme numérique à la création de chansons totalement nouvelles, L'apprentissage automatique transforme véritablement l'industrie de la musique. De nos jours, de nombreux artistes utilisent ML pour booster leurs chansons et ajouter des éléments à leurs albums qui étaient auparavant impensables..
Des chercheurs de l'Université du Michigan utilisent également l'apprentissage automatique pour marquer de leur empreinte l'ère numérique de la musique.. Ils changent notre façon de comprendre, nous créons et interagissons avec la musique.
Quatre équipes de recherche, que usan herramientas y técnicas de aprendizaje automático y l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé... para el estudio de la teoría musical, interprétation, la création musicale basée sur les médias sociaux et le lien entre les mots et la musique, bénéficiera du soutien d'experts. Ils seront financés et ces fonds seront fournis dans le cadre de l'initiative Data Science for Music Challenge par l'intermédiaire du Michigan Institute for Data Science. (MIDAS).
L'objectif principal de ces projets sera d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour automatiser l'accompagnement de textes musicaux et l'analyse de la performance musicale basée sur les données.. Chaque projet recevra $ 75,000 sur une période d'un an. Ci-dessous les projets:
Compréhension et exploration des modèles d'engagement du public et de collaboration créative dans des performances musicales collaboratives à grande échelle
Les chercheurs sélectionnés pour ce projet auront pour mission de développer une plateforme de création et d'interprétation de musique collaborative.. Ils doivent utiliser des techniques d'exploration de données pour découvrir des modèles d'engagement du public.
Comprendre comment le cerveau traite la musique à travers les sonates du trio de Bach
C'est probablement le projet le plus fascinant de tous. Les chercheurs tenteront de développer et d'analyser des interprétations numérisées des sonates en trio de Bach. Ils seront invités à produire des algorithmes qui étudient la structure de la musique du point de vue de la science des données. Le but ultime est de comprendre ce qui rend les interprètes si bons sur le plan artistique., ainsi que de découvrir les erreurs courantes qu'ils commettent.
Le son du texte
L'objectif de ce projet est de développer un cadre de science des données qui relie la musique au langage. Les chercheurs devraient développer des outils qui produisent des interprétations musicales de textes, entièrement soutenu par l'émotion et le contenu. Comme le nom le suggère, le but ultime est de créer un outil capable de transformer n'importe quel texte en musique.
Une étude informatique des structures mélodiques modélisées au moyen de cultures musicales
Ce projet vise à combiner l'analyse computationnelle et la théorie musicale. Cela sera fait pour comparer la musique dans six cultures, y compris des chansons indiennes, afin d'identifier les points communs sur la façon dont la musique est générée et structurée dans différentes cultures.
Vous pouvez en savoir plus sur le défi MIDAS ici pour plus de détails.
Notre avis à ce sujet
Cela montre jusqu'où l'apprentissage automatique a pénétré l'industrie de la musique et jusqu'où il doit encore aller.. Ces projets ne sont qu'un début, ou la pointe de l'iceberg, qui ont le potentiel de déclencher une révolution. En supposant que ces projets soient couronnés de succès, élargira et approfondira l'horizon actuel dans le monde de la musique numérique.
Les résultats peuvent également être appliqués à d'autres environnements interactifs, dont le développement de nouveaux outils pédagogiques. Quels sont les cas d'utilisation auxquels vous pouvez penser pour ces projets? Faites-nous savoir dans la section des commentaires!!
