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Musikgenres klassifiziert anhand der Entropie von MIDI-Dateien
Kommunikation ist der Prozess der Reproduktion einer Nachricht, die in einem Punktraum an einem anderen Punkt im Raum erstellt wurde. Es wurde von zahlreichen Wissenschaftlern und Ingenieuren eingehend untersucht, aber es ist die mathematische Behandlung der Kommunikation, die den tiefgreifendsten Einfluss hatte.
Für Mathematiker sind die Details einer Nachricht ohne Belang. Alles, was zählt, ist, dass die Nachricht als eine geordnete Menge von Symbolen betrachtet werden kann. Mathematiker wissen seit langem, dass diese Menge fundamentalen Gesetzen unterliegt, die erstmals von Claude Shannon in seiner mathematischen Theorie der Kommunikation beschrieben wurden.
Shannons Arbeit hat die Art und Weise, wie Ingenieure über Kommunikation denken, revolutioniert, aber sie hat auch weitreichende Konsequenzen in anderen Bereichen. Sprache beinhaltet die Übertragung von Informationen von einem Individuum zum anderen, und die Informationstheorie bietet ein Fenster, durch das ihre Natur untersucht und verstanden werden kann. Beim Rechnen werden Daten von einem Ort zum anderen übertragen, und die Informationstheorie liefert die theoretische Grundlage, die es ermöglicht, dies am effizientesten zu tun. Und in der Biologie kann man sich Reproduktion als die Übertragung genetischer Informationen von einer Generation zur nächsten vorstellen.
Auch Musik kann als Übertragung von Informationen von einem Ort zum anderen betrachtet werden, aber Wissenschaftler hatten viel weniger Erfolg bei der Verwendung der Informationstheorie, um Musik zu charakterisieren und ihre Natur zu studieren.
Heute ändert sich das dank der Arbeit von Gerardo Febres und Klaus Jaffé von der Simon-Bolivar-Universität in Venezuela. Diese Jungs haben einen Weg gefunden, die Informationstheorie zu nutzen, um die Natur bestimmter Musikarten auseinander zu nehmen und verschiedene Musikgenres automatisch zu klassifizieren, eine bekanntermaßen schwierige Aufgabe in der Informatik.
Ein Grund, warum Musik so schwer zu studieren ist, ist, dass sie sich nicht leicht in einen geordneten Satz von Symbolen übersetzen lässt. Musik besteht oft aus vielen Instrumenten, die gleichzeitig verschiedene Töne spielen. Jeder von ihnen kann verschiedene Qualitäten von Klangfarbe, Lautstärke usw. haben.
All dies in einer Reihe von Symbolen festzuhalten, zusammen mit der individuellen Interpretation, die der Musiker hinzufügt, ist eine knifflige Angelegenheit. Das hat die Forscher nicht davon abgehalten, es zu versuchen, wenn auch mit begrenztem Erfolg.
Febres und Jaffé gehen dieses Problem auf bemerkenswert einfache Weise an, indem sie einen gemeinsamen Standard für die Digitalisierung von Musik namens MIDI verwenden. Eine MIDI-Datei ist eine digitale Darstellung eines Musikstücks, das von einer Vielzahl von Computern, Musikplayern und elektronischen Instrumenten gelesen werden kann.
Jede Datei enthält Informationen über Tonhöhe und Geschwindigkeit, Lautstärke, Vibrato usw. eines Musikstücks. Dadurch kann Musik, die an einem Ort erstellt wurde, an einem anderen Ort genau reproduziert werden.
Aber eine MIDI-Datei selbst ist einfach eine geordnete Folge von Nullen und Einsen, und dies gab Febres und Jaffé eine Möglichkeit, sie mit der Standard-Informationstheorie zu analysieren. Tatsächlich öffneten sie einfach jede Datei als .txt und lasen die resultierende Folge von scheinbar zufälligen Symbolen.
Das Schöne an der Informationstheorie ist, dass die Werkzeuge, die zum Komprimieren von zum Mars gesendeten Nachrichten oder zum Analysieren der Sprachkomponenten entwickelt wurden, gleichermaßen auf jede Menge von Symbolen angewendet werden können. Und das haben Febres und Jaffé getan.
Sie begannen damit, jeden Satz von Symbolen auf die minimale Anzahl zu komprimieren, die notwendig war, um die Originalmusik zu erzeugen. Dieser grundlegende Satz ermöglichte es ihnen dann, die mit jedem Musikstück verbundene Entropie oder den Informationsgehalt zu messen.
Sie untersuchten aber auch, wie sich diese Entropie im Laufe der Zeit veränderte. Tatsächlich untersuchten sie, wie sich diese Entropie zweiter Ordnung in 450 Stücken von 71 Komponisten und 15 verschiedenen Epochen oder Musikrichtungen veränderte.
Zu ihrer Überraschung stellten sie fest, dass Musik desselben Genres ähnliche Werte für diese Entropie zweiter Ordnung hatte. Gleichzeitig zeigt diese Art der Analyse, wie sich Musikgenres im Laufe der Zeit entwickelt haben.
Das ist eine interessante Arbeit, die eine faszinierende neue Art des Musikstudiums bietet. Es gibt natürlich einige Vorbehalte. Während einige Musikgenres auf diese Weise eindeutig identifizierbar sind, überschneiden sich andere scheinbar unterschiedliche Stilrichtungen.
Beispielsweise nehmen die venezolanische und indische Raga-Musik einzigartige Regionen in diesem Parameterraum ein. Verschiedene klassische Komponisten besetzen auch bestimmte Regionen und können daher möglicherweise durch diese Methode identifiziert werden.
Aber im Durchschnitt überschneiden sich Rockmusik und klassische Musik stark, was es schwierig macht, sie automatisch zu identifizieren. Zukünftige Arbeiten könnten die Situation verbessern, vielleicht durch Vergrößerung der Datenbank beispielsweise.
Nichtsdestotrotz haben Febres und Jaffé mit einer Technik, die allgemein anwendbar sein sollte, bedeutende Fortschritte gemacht. Ihre nächste Aufgabe, falls sie dies wünschen, besteht darin, einen Weg zu finden, ihre Methode anzuwenden, vielleicht für Musikempfehlungssysteme, bevor jemand anderes eingreift.
Ref: arxiv.org/abs/1510.01806 : Musik, die durch ihren Entropieinhalt betrachtet wird: Ein neuartiges Fenster für vergleichende Analysen