Смысл звуков
Увы, не все благополучно в царстве красоты и гармонии. Музыкальную индустрию раздирают не только битвы новых форматов и смертельная война производителей со слушателями за право продать нам музыку подороже (и не один раз), которое почему-то называют авторским. Есть и более глубокие внутренние проблемы. Анализ показывает, что только десять процентов музыкальных произведений обеспечивают девяносто процентов продаж. Слишком многое зависит от рекламы и известности артиста. Немало замечательных исполнителей и произведений остаются неизвестными широкой публике просто потому, что нет денег на раскрутку.
Да и как ориентироваться в огромном потоке из тысяч дисков, выпускаемых ежегодно? Специальное исследование показало, что сложившееся деление музыкальных произведений на жанры плохо соответствует предпочтениям слушателей. К тому же мало кто способен внятно сформулировать, какая именно музыка ему нравится. Более того, если количество записей в фонотеке превышает тысячу, обычный человек, как правило, уже не в состоянии отыскать среди них нужную, не помня название (даже если есть подробный каталог).
Ученые давно пытаются как-то разгрести «авгиевы конюшни гармонии». И чисто академический интерес к этой проблеме постепенно обретает форму конкретных программных продуктов и устройств. Один из таких проектов — SIMAC (www.semanticaudio.org, «семантическое взаимодействие с музыкальным содержанием») — выполняется в Барселонском университете и уже близится к завершению. Похожие идеи пытаются реализовать и в исследовательских лабораториях Sun Microsystems, а компания Predixis (www.predixis.com) уже предлагает софт, анализирующий и классифицирующий фонотеку.
В чем же состоит смысл звуков, если его порою трудно выразить не только словами, но даже междометиями? Идея проекта SIMAC в том, чтобы классифицировать песни не только по имени исполнителя, жанру, названию диска, но и по их фактическим музыкальным свойствам, таким как ритм, тембр, структура, используемые инструменты и т. п. Вычислить эти параметры должен компьютер. При этом программа классификации будет постоянно самообучаться и использовать методы искусственного интеллекта. Классификация песен по внутренним свойствам и должна помочь слушателю определиться со своими предпочтениями. Кроме того, другой компонент системы будет проводить поиск в Интернете по текстам музыкальных обзоров, новостям и базам данных, чтобы определить, на что больше всего похожа каждая композиция.
Проект, очевидно, востребован музыкальной индустрией. Участвующая в нем корпорация Philips уже разрабатывает MP3-плейер, в котором будет реализована эта технология. Очень заинтересованы в ней и онлайновые торговцы музыкой, которые надеются получить автоматического советчика для покупателя и повысить продажи. Сегодня многие магазины пытаются что-то советовать, основываясь на текстовой информации о песне и предыдущих покупках этого и других своих клиентов. Но пока такие системы весьма примитивны.