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倾听机器

时间:2021-06-26|栏目:英国|点击:

倾听机器(The Listening Machine)是一款独特的音乐软件,它会根据Twitter用户的推文来生成音乐。声音艺术家兼程序员丹尼尔·琼斯(Daniel Jones)和作曲家彼得·葛雷森 (Peter Gregson)联合英国交响乐队布列顿管弦乐(Britten Sinfonia)一起打造了一款叫做The Listening Machine 的“倾听机器”,这个工具通过倾听500名英国Twitter用户的社交发布活动,可以基于一定的算法把这些社交活动转译成音乐。

The Listening Machine本质上就是一款软件,会监控500名来自8个不同领域的Twitter用户的活动,包括艺术、商业、教育、健康、政治、科学、体育和科技行业。团队并没有透露这500名用户的身份,因为想在这些Twitter用户不知情的情况下进行实验,从而保持结果不受主观影响。Twitter用户一旦更新微博,这款软件就会基于声音、发布文字含义对这条推文进行分析,并生成相应的音乐。音乐中不同的元素将作为独立的音乐细胞被录制下来,然后通过其他软件进行重新混合。此项目的目的是要打造一个记录英国用户通过Twitter发出声音(包括思想、看法、感觉和对话)的时长为6个月的音乐作品。

彼得·葛雷森 (Peter Gregson)透露,当时在旧金山参加一个会议的时候,碰到了Twitter当时的首席科学家阿卜杜尔·乔德里(Abdur Chowdhury),两人交谈的时候他突然想到了这个创意。阿卜杜尔·乔德里(Abdur Chowdhury)当时对大数据集非常着迷,然后彼得·葛雷森突然受到启发,想到他用词汇描述数据的方式和我们描述音乐类型的方式是一样的。之后,对实时、富有感情色彩的数据实现‘声音化’一直都让彼得·葛雷森兴趣盎然。

这个系统会寻找具有感情色彩的词语(比如ace和rubbish)和相关的表情符号来分析某句评论的感情色彩,从而判断发布者的观点是肯定还是否定。同时,它还能基于BBC新闻网站的存档实现词汇交叉引用,从而针对用户所处的8个行业领域对推文主题进行分类。这款软件还可以分析推文中文字的韵律节奏,把文字的音节转译成音符,基于英语朗读习惯的基本频率进行排列。推文发布的速度和频率可从音乐演奏频率和速度中得到体现。情绪的态势支配整首作品的音乐风格,而某些关键词或主题则用来引发整首作品中更大乐章的主题。

通过布列顿管弦乐(Britten Sinfonia)的演奏已经录制了数千个乐器演奏的基本声音细胞,可基于人们的谈话模式播放出来。录制的样本或单独演奏的音符基于用户的社交习惯(用户推文发布的频度和速度)而生成更加复杂化的模式。也就是说,如果某位用户发布推文频度较高,那么歌曲节奏就会更快。此外,这个作品中还包括由某些关键字生成的非音乐的声响,比如,某人推文中提到了机场,那么就会生成一个飞机起飞的声音。团队将计划允许公众上传自己生活中的声音采样,然后再整合到该系统中。

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