En este artículo te acercamos un invento realizado por el científico de datos musical Paul Lamere, Director de Desarrollo de la Plataforma The Echo Nest.
El invento es The Drop Machine, un aplicación web que reproduce únicamente los drops de las canciones. Aquí tienes un vídeo que demuestra cómo funciona:
El dato importante de este invento es cómo la Drop Machine encuentra los drops. En el pasado, Paul ya intentó diferentes maneras de encontrarlo – por ejemplo, la aplicación Where’s the Drama encontró los bits más dramáticos de la música en base a los cambios en la dinámica musical. Esto supuso un gran trabajo al encontrar los incrementos épicos en ciertos tipos de música, pero no fue un detector de drops de mucha confianza. The Drop Machine utiliza un enfoque diferente, utiliza el método del crowdsource para encontrar el drop, es decir, utiliza a la multitud como fuente para encontrarlo.
Resulta que la multitud sabe exactamente dónde está el drop. Así que, ¿cómo lo encontramos utilizando el método del crowdsourcing? Cada vez que configuras tu reproductor de música para que reproduzca un pedazo específico de música en Spotify, esta selección se registra de forma anónima. Si seleccionas el coro, el solo de guitarra, o un drop épico de una canción, esto se manifiesta en los registros. Cuando una persona selecciona un punto específico de una canción, la máquina aprende un poquito acerca de cómo se siente la persona acerca de esa parte de la canción – quizás les gusta más que la parte que se saltó. ¿Quién sabe?
A un nivel individual, esta información no tendría mucho significado. La parte interesante viene del comportamiento agregado y anónimo de millones de oyentes, a partir de los cuales emerge un mapa detallado de la canción. La gente selecciona las mejores partes de las canciones para escucharlas. Veamos algunos ejemplos.
Para comenzar, a continuación se presenta un gráfico que muestra las partes más escuchadas de la canción In the Air Tonight de Phil Collins, basado en el comportamiento de selección. Basándose únicamente en este comportamiento, afirma Paul, se puede ser capaz de encontrar la parte más interesante de esa canción.
Aquí se presenta otro ejemplo – Whole Lotta Love de Led Zeppelin:
El punto mínimo en el minuto 1:40 corresponde a los bits psicodélicos de la canción, mientras que el punto más alto se encuentra en el minuto 3:20, en el cual suena el solo de guitarra. Una vez más, al observar el comportamiento de selección, tenemos una muy buena indicación sobre qué parte de la canción los oyentes disfrutan más.
Al observar el comportamiento de selección para la música dance, especialmente dubstep y brostep, vemos un punto máximo bastante característico y fuerte, que usualmente dura alrededor de un minuto. Esto es, invariablemente, el “drop”. A continuación se presentan algunos ejemplos:
El comportamiento de selección no solo muestra dónde se encuentra el drop, sino que también muestra qué tan intenso es – los drops con mucho atractivo llaman mucho la atención (y una tasa de selección más alta), mientras que las canciones con drops más leves llaman menos la atención. Aquí se presenta un drop medio de Skrillex:
Compara esto con un drop mucho más intenso:
Las canciones con drops más intensos tienen una tasa de selección más destacada y también tienen más puntos altos durante la reproducción en el drop que otras canciones. The Drop Machine utiliza la prominencia del punto máximo del drop para encontrar las canciones que tengan los drops más intensos.
En resumen, este invento busca entre las canciones más populares de dance, dubstep y brostep y encuentra aquellas con los puntos prominentes más altos basados en el comportamiento de selección. Luego, exporta estas canciones a una lista de reproducción, y luego reproduce 10 segundos de cada canción centrándose en el drop. El resultado es un drop ininterrumpido. A esto se le añade un poco de animación sincronizada con la música y listo, esa es la Drop Machine
Si te ha gustado el invento, lamentamos decirte que por el momento es de uso interno del amigo Paul y su equipo.
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