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La musique mathématiquement crackée
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| RazerYokes |
| quote: | Le ventre de "une"
"Hit Song Science", le détecteur des tubes de demain
LE MONDE | 08.02.05 | 14h42
La merveille technologique se nomme Hit Song Science (HSS), "la science du tube". Créé et commercialisé par Polyphonic HMI, filiale barcelonaise d'une société d'intelligence artificielle, ce programme informatique permet de déterminer le potentiel d'une chanson à se transformer en succès commercial. Des majors du disque (Universal et Sony), mais aussi des labels indépendants s'en sont équipés. Pour l'industrie musicale, ce serait la fin des incertitudes, la garantie mathématique d'un retour sur investissement.
Selon Polyphonic HMI, "les ingrédients musicaux qui séduisent n'ont pas changé depuis l'époque de Beethoven". HSS évalue un titre à partir de 20 critères, mélodie, harmonie, progression d'accords, qualité du son, rythme, tempo ou voix. Le modèle a été construit sur une base de 1,5 million de chansons, classées depuis trente ans dans le Billboard, l'hebdomadaire professionnel américain. Seul le potentiel commercial est mesuré, ce qui ne préjuge pas la qualité de l'œuvre.
Sur son site Internet, Polyphonic HMI propose aux musiciens de tester leur chanson contre la somme de 40,74 € (4 000 € pour un album complet). Le verdict tombe après 24 heures, sous forme de note : au-dessus de 7, le "carton" est assuré, en dessous de 4, le "bide" est programmé. La société se targue d'avoir prédit le succès de Come away with me, premier album d'une chanteuse américaine alors inconnue, Norah Jones, et, plus récemment, celui du groupe Maroon 5. Pour le PDG de Polyphonic HMI, Mike McCready, il ne s'agit que d'un "outil" : "HSS est à la musique ce que le rayon X est à la médecine. Le rayon X ne remplace pas le médecin. L'instinct et l'oreille sont toujours indispensables."
Polyphonic HMI prétend aussi aider les radios à constituer leurs "playlists". De quoi accentuer davantage encore le formatage ? "Aujourd'hui, on entend partout la même chose, constate Mike McCready. HSS peut au contraire permettre de détecter et promouvoir de vraies nouveautés." Et aussi de confondre les tricheurs, avec la fonction "affinity value", qui repère les plagiats.
Le PDG reconnaît les limites de l'invention. "Nous ne prenons pas en compte le contenu des paroles ni tout ce qui est visuel." HSS ne peut non plus prévoir le scandale (de Je t'aime moi non plus du couple érotique Serge Gainsbourg-Jane Birkin à God Save the Queen des Sex Pistols), la mort de l'artiste (Sittin'on the Dock of the Bay, d'Otis Redding, ou Woman, de John Lennon) ou l'exploitation d'un deuil (Candle in the Wind version Diana, par Elton John). Sans compter le plus important : le matraquage médiatique. |
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| fastmp3 |
| putain ca fait peur !!! |
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| Marcus007 |
| Errr.... could someone sum up quickly in english what they're talking about? |
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| RazerYokes |
they analyzed 1.5 millions top songs of the last 30-years US billboard and found the criterias (variables) that define a mathematical way to estimate if a song will be popular or not.
they were able to predict the success of "Come away with me", first album of an at-this-moment unknown american singer, Norah Jones, and, more recently, the album of Maroon 5.
If you are an artist, you can go to their website and "test" your creations. |
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| fastmp3 |
| btw norah jones is pretty big in europe , they love her music |
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| Epicurus |
So this is particularly interesting to me, but at the same time highly repulsive. I'm always fascinated by our mathematical advancements, considering the fact that I do this for a living, but question certain advancements, like this one in particular.
The first worry that comes to mind is the fact that extremely creative artists, with new and different sounds, will be subjected to this "program" and will be deemed worthy of being signed or not, or worth investing in, because this program said so. The mathematics behind this are rather straight forward, and they simply correlate a measure for success (like for instance, position in TOP 40 charts) with certain variables that are identifiable within each track (mathematical equivalent of melody and so forth), and categorize the results on a scale from 1 to 10. They then subject new songs to this model which estimates these new variables and allows them to grade the new track according to this defined scale.
Now the important thing to realize is that the grade the new track gets is completely and totally dependent on previously tested tracks to generate this aformentioned scale, so if somehow new sounds that have innovative potential don't "fit" the model, they will be discarded. In a sense, it seems like we stunt our own musical progress since innovation is dependent on past success. Thus, the new will always remain the "old", and we never move forward.
What's actually worse is this: don't be too surprised when "optimal" tracks are generated using this method. It's not far fetched at all to reverse engineer a track that fits the best categories according to previously defined optimal criteria. The optimization problem would probably consist of a least squares minimization problem where we'd like to minimize the existing deviation between optimally defined variables and variables in our track. All we would need to do is initialize the program and introduce it into our optimization code which will proceed to loop it enough times so that the track variables match the optimal variables within a certain tolerance. And voila, we now have McMusic. |
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| DJ Charlie |
| good ! the perfect ennemy against hip hop, pop and cheesy edm. |
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