Hatékonyabb zenevadászat
További Net cikkek
Szöveg helyett hang
Az IST keretében futó projekt a zenei audió-tartalommal történő jelentésalapú interakciót megcélozva, azaz a szemantikát alkalmazva jelent komoly előrelépést. A rendszer lehetővé teszi, hogy a számok leírása ne csak a szerző, a cím és a stílus szerint történjen. A klasszikus ismérveken túl, tényleges muzikális jegyeket is figyelembe vesz: ritmust, hangszínt, szerkezetet, hangszerelést. Ezek alapján mutatja ki a hasonlóságokat, és gyűjti össze a felhasználó majdani tetszését kiváltó számokat.
A jelenlegi osztályozó rendszerek viszonylag kezdetleges technikákon alapulnak: szinte csak szöveges adatokat használnak fel. Főként arra nyújtanak garanciát, hogy az adott művésztől ugyanazon vagy más albumon találjunk (nem is mindig, esetleg csak alig) hasonló számokat. A honlapokon és online áruházakban olvasható ajánlások szintén esetlegesek: a felhasználó korábbi vásárlásaiból, vagy a hasonló fogyasztói profilokból indulnak ki. A "ha Ön szereti ezt és ezt, akkor szeretni fogja azt és azt" típusú kedvcsalogatás sem működik minden esetben. Több tényezőt hagynak figyelmen kívül: nem vagyunk gyakori vásárlók, csak alkalmilag hallgatunk muzsikát, ráadásul létezhet egy csomó kedvezőtlen eladási mutatókkal rendelkező, így az ajánlók figyelmét elkerülő hasonló más szám is... És így tovább. A lényeg, hogy az összehasonlítások szövegeken és egyéb (a szigorú értelemben vett) zenén kívüli adatokon, s nem magukon a hangokon nyugszanak.
Az ismeretlen felfedezése
A 2004. januárban indult és a tervek szerint 2006. márciusban lezáruló SIMAC (Semantic Interaction with Music Audio Contents) legfőbb rendeltetése a címkézést végző szemantikus leírók automatikus generálásához való prototípusok fejlesztése. A szemantika kifejezés a zenéről való ismeretek szabatosan megfogalmazott, a felhasználó és a számítógép kommunikációját, kooperációját gördülékenyebbé tevő reprezentációira vonatkozik. Adatokról szóló adatokat, metaadatokat szolgáltat: mit tudunk az adott darabról, mi "van elrejtve" a fájlban, fájlgyűjteményben. A SIMAC - a tartalmat automatikusan kivonatolva - új navigációs és gyűjtési stratégiákat villant fel. Potenciálisan érdekes, de a hallgató számára még ismeretlen alkotásokra hívja fel a figyelmet. Ízlésünknek megfelelő, ám figyelmünket korábban elkerülő számok kerülnek látókörünkbe.
A szemantikus leírók, a muzikális hasonlóságok és a szerkezet a projekt három alappillére. Az új megközelítés több technológiát integrál a rendszerbe: gépi tanulást, jelfeldolgozást, szöveg-kivonatolást.
Alternatív művészek a rivaldafényben
Xavier Serra
"A zenei világ egyre kommerszebb, szinte csak a legnagyobb művészek ismertek, a terjesztők az ő promótálásukkal foglalkoznak" - véli a barcelonai Pompeu Fabra Egyetemen dolgozó Xavier Serra, a SIMAC projektmenedzsere. A katalán felsőoktatási intézmény mellett a londoni Matrix Data, a szintén londoni Queen Mary Egyetem, az Osztrák Mesterséges Intelligencia Kutatóintézet és a Philips (Eindhoven) vesznek részt a kutatásfejlesztésben.
"Az alkotók egytizede képezi az eladások kilencven százalékát, míg a maradék kilencvennek csak tízszázaléknyi értékesítés jut" - folytatja Serra. "Rendszerünk a kevésbé ismert művészek számára jelenthet forradalmat."
FoaFing the Music (FoaF, Friend of a Friend, egy barát barátja) ajánlójuk a zenei karakterjegyek mellett régi módszereket is hasznosít: hallgatói profilt, korábbi vásárlásokat, kritikákat, dokumentációkat. Az információt többezer gépileg olvasható honlapról szedi össze. Munkáját a webes tartalmak rövid leírására használt, a teljes változatra való hivatkozást is tartalmazó RSS (RSS feed, RSS stream, RSS channel) segítségével végzi. Az eddigi tesztek pozitív eredménnyel zárultak.