|
|
Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu đến từ đại học Bristol của Anh Quốc cho biết rằng họ đã phát triển thành công một "công thức âm nhạc" mới, cho phép mọi người biết trước được một ca khúc có thể trở thành hit trong tương lai hay không, ngay khi nó vừa ra đời. Thuật toán này hứa hẹn sẽ được nhúng vào một phần mềm để ứng dụng vào thực tế.
Nền tảng của công thức dự đoán dựa trên các đặc trưng của các bản nhạc như nhịp, nhịp độ, phách hay là phần hòa âm đơn giản của bài hát và cường độ của chúng. Quan trọng hơn cả, những đặc điểm này được đặt vào trong sở thích qua từng giai đoạn lịch sử và hoàn toàn không cố định.
Theo tiến sĩ De Bie, giảng viên cao cấp của ngành trí tuệ nhân tạo trường Đại học Bristol thì "thị hiếu âm nhạc luôn phát triển và công thức tiềm năng của chúng tôi cũng cần phát triển như thế, cách mà các bài hát sẽ trở thành hit phụ thuộc vào thời đại đã tạo ra chúng". Ví dụ một bản nhạc có âm hưởng dance trong đó sẽ là rất tiềm năng để trở thành hit vào những năm 1980, tuy nhiên đặc tính này trở nên ít quan trọng hơn trong những năm đầu của thập kỷ 90, khi mà rock ballad đang làm mưa làm gió.
Những năm 80, một bài hát chậm (nhịp độ khoảng 70-89 beat mỗi phút) rất có thể sẽ trở thành hit, ví dụ như If You Don't Know Me By Now do Simply Red trình bày, bài hát này có nhịp độ chậm, hòa âm đơn giản và giọng bè vang dài - những yếu tố tạo nên sự thành công của nó.
| [video=youtube;zTcu7MCtuTs]http://www.youtube.com/watch?v=zTcu7MCtuTs&feature=player_detailpage[/video] |
Trên website của nhóm nghiên cứu đã giải thích rằng các tính toán của họ đã dựa vào thuật toán hồi quy: một bản nhạc có tiềm năng trở thành hit (nằm trên cùng của bảng xếp hạng âm nhạc Anh Quốc) sẽ được biểu thị bởi biến y và các đặc điểm âm thanh của nó được được biểu diễn bằng biến (x), mỗi đặc điểm được phân loại và tính toán dựa dựa trên một công thức có dạng f(x)=w'x. Sau khi thống kê được các lượng (w) cần thiết, số điểm của bài hát được tính như sau:
|
Tuy nhiên, theo như bản báo cáo được trình bày vào tuần trước trong một hội thảo quốc tế thì độ chính xác của phép tính là 60%. Đây là một con số khá khiêm tốn nhưng nó sẽ mang lại cơ hội cho các ca khúc mới. "Chúng tôi biết rằng thuật toán sẽ không bao giờ có thể dự đoán tất cả các bài hát nằm trong top 5", nhóm nghiên cứu phát biểu trên trang của mình.
Dù sao đi nữa thì thuật toán này cũng đã có tỷ lệ thành công nhất định, một phần cho những thành công này được bắt nguồn từ những xu hướng âm nhạc thay đổi theo thời gian mà chúng ta có thể xem thông qua đoạn video sau:
| [video=youtube;CEfTrROi9ms]http://www.youtube.com/watch?v=CEfTrROi9ms&feature=player_embedded[/video] |
Một vấn đề cần lưu ý cho những ai đang có ý định sử dụng hệ thống đo đạc này cho các bài hát mới sáng tác của mình đó là nó chỉ làm việc chính xác trên các đoạn nhạc được viết hoàn chỉnh.
Đây không phải là những nỗ lực đầu tiên của các nhà khoa học nhằm giải mã cấu trúc ADN của các bài hát. Rất nhiều cách tiếp cận tương tự với các chiến thuật khác nhau đã được thực hiện trước đó. Điển hình như nhóm nghiên cứu thuộc trường đại học Emory đã sử dụng máy MRI để quét não người nghe nhằm tìm kiềm các cơ sở cho những dự đoán. Tuy nhiên việc ứng dụng giải pháp này trên diện rộng sẽ rất tốn kém.
Năm 2008, ba giáo sư âm nhạc là Clifton Callender (đại học Florida), Ian Quinn (Yale) và Dmitri Tymoczko (Princeton) đã giới thiệu phương thức mới để phân loại âm nhạc dựa vào toán học. Bộ ba này đưa ra phương pháp được gọi là "Lý thuyết hình học của âm nhạc".
"Lý thuyết hình học của âm nhạc" nhóm các chuỗi nốt nhạc lại với nhau thành từng họ và phân tích chúng trong không gian hình học phức, phản ánh những cách thức sử dụng âm nhạc của các nhạc sĩ qua từng thời kỳ. Phương pháp này cho phép chúng ta hiểu về âm nhạc một cách khoa học và sâu sắc hơn.
"Phương pháp của chúng tôi không phải là công thức hoàn hảo để nhận biết Aerosmith và Rolling Stones nhưng lại cho phép mọi người nhìn thấy rõ hơn sự khác biệt giữa John Lennon và Paul McCartney. Ngoài ra, các bạn còn có thể thấy cái gì gắn kết giữa nhạc cổ điển và nhạc rock, cái gì để phân biệt nó với âm nhạc phi thang âm", Tymoczko phát biểu.
Dù sao đi nữa, ngay từ thời của Pythagore, sợi dây gắn kết giữa âm nhạc và toán học đã được phát hiện. Những thứ mà người ta gọi là xuất phát từ tâm hồn ấy hóa ra lại chịu sự chi phối chặt chẽ của những quy luật nhất định.
Giống như Jean-Philippe Rameau, nhà soạn nhạc, nhà nghiên cứu lý thuyết âm nhạc lỗi người Pháp nổi tiếng với biệt danh "Isaac Newton của âm nhạc" đã từng nói ngay từ tiêu đề cuốn sách của mình, rằng "Âm nhạc: sự hiến dâng của toán học".
Vấn đề ở đây là bạn có tin vào điều đó hay không? Và nếu không tin đi nữa thì con đường nối liền giữa nghệ thuật và khoa học vẫn luôn tồn tại. Nhưng liệu chúng ta sẽ mất bao nhiêu thời gian để đi hết con đường đó đây?
Tổng hợp
Chỉnh sửa lần cuối:
