Akkorder, takt, klang, rytme og harmoni – alle disse aspektene ved musikken gj?r at den l?ter som den gj?r. Men har du tenkt over hvorfor du liker akkurat den musikken du gj?r?
– Musikk er ganske magisk, n?r du tenker over det. N?r du lytter, kjenner du p? mange f?lelser. Du forst?r at det er et slags spr?k, men ser ikke hva som skjer. De fleste forst?r ikke hva som egentlig foreg?r.
Det sier Olivier Lartillot, forsker ved RITMO Senter for tverrfaglig forskning p? rytme, tid og bevegelse. Han ?nsker ? gj?re noe med nettopp dette. Derfor utvikler han nye digitale verkt?y som han h?per vil gj?re musikkens magi tilgjengelig for alle.
F?rst ut er norsk folkemusikk.
– Folkemusikken er s? rik, og en skatt for norsk kultur. Likevel er det ikke s? mange som h?rer p? den. Hvis vi lager et verkt?y som kan hjelpe folk ? forst? musikken, kan folkemusikken kanskje f? en renessanse i Norge, sier Lartillot.
Bedre musikkforst?else gir tilgang til mer mangfold
Olivier Lartillot mener teknologi kan utvide folks musikksmak gjennom bedre musikkforst?else.
– Ofte liker folk den musikken de h?rer hele tiden, og som de synes det er lett ? forst?. Mens noen typer musikk virker mer komplisert, og derfor ikke like tilgjengelig, sier han.
– Hvis vi kan gi folk verkt?y for ? forst? musikken bedre, gir vi dem samtidig tilgang til mye ny musikk. Det vil v?re bra for den enkelte, men ogs? for musikken i seg selv – for mangfoldet i hele det musikalske ?kosystemet.
Ogs? musikkforskere mangler fullstendig kunnskap om musikken de studerer. Lartillot, som gjennom mange ?r har kombinert avansert musikkanalyse basert p? kunstig intelligens med innsikter fra musikkvitenskap, kan bringe dem n?rmere svarene de leter etter.
– N? er vi snart kommet s? langt at vi kan lage verkt?y som forst?r logikken i musikk, sier han.
Trener opp kunstig intelligens med hardingfele
Det beste verkt?yet for musikkanalyse med datamaskiner per n? er kunstig intelligens og s?kalt maskinl?ring.
– Du trener maskinen ved ? forklare den at dette er en viss type musikk og dette er tonene den skal kjenne igjen. Ved ? ?h?re? eksempler, pr?ver maskinen ? forst? hva som skjer. Etter ? ha jobbet seg gjennom mange nok, kan den kjenne igjen toner automatisk.
Musikken maskinen skal klare ? transkribere, er Nasjonalbibliotekets katalog med folkemusikk. If?lge Lartillot er norsk folkemusikk og s?rlig hardingfela vanskelig materie for maskinen.
– Den store mengden eksempler som trengs, var i utgangspunktet ikke tilgjengelig. Derfor har vi bedt musikere, den profesjonelle felespilleren Olav Lukseng?rd Mjelva og studenter fra Norges musikkh?gskole, om ? spille for oss, og designet en programvare hvor de kunne se lydene visuelt og plassere notene for oss.
Lartillots kollega, postdoktor Anders Elowsson, bruker n? dette materialet til ? l?re maskinen hvordan den automatisk kan oppdage tonene hardingfela spiller.
– Dette er arbeid som kan ta hundrevis av timer, p? store kraftige maskiner, forteller Lartillot.
Neste trinn, der de er n?, handler om ? oppdage takt. Den er kompleks i felemusikk. Men n?r maskinen ogs? har l?rt seg det, er et interaktivt verkt?y i form av for eksempel en app innen rekkevidde.
MIRAGE Symposium #1: Computational Musicology
8. – 9. juni arrangerer MIRAGE et digitalt symposium. Her vil musikkteknologer presentere sine nyeste funn og prosjekter, og musikkvitere vil presentere sine behov for teknologisk st?tte. M?let er ? styrke dialogen mellom musikkteknologer og andre musikkforskere.
Webinaret er ?pent for alle og krever ikke p?melding.
Visualisering hjelper musikkforst?else
Med appen Lartillot vil lage, vil du kunne bla i katalogen av folkemusikk og dra p? oppdagelsesreise i musikken. N?r du finner en sl?tt eller et stev du liker, kan appen peke deg i retning av noe i samme landskap.
En av m?tene du kan samhandle med musikken er ved ? se den.
– Ser du et videoklipp, som spiller p? flere sanser og setter i gang flere f?lelser, tror jeg det vil hjelpe mange ? forst? folkemusikken bedre.
Resultatet er ikke p? plass enn?, men Lartillot jobber med en god balanse mellom nok detaljer til ? forst? mer enn ved ? kun lytte, og for mange detaljer – noe han tror vil ta konsentrasjonen bort fra musikken.
– Det kan til og med v?re en slags gamifisering: en interaktiv app hvor du starter med enkel visualisering, og n?r du mestrer og forst?r hva som skjer, f?r du etter hvert en mer kompleks versjon.
Den samme teknologien som vil bli til en app p? smarttelefonen din, kan ogs? brukes p? scenen.
For ?yeblikket forbereder Lartillot visualisering for en konsert hvor The Danish String Quartet skal spille Bachs fuger. N?r de fire musikerne spiller seg gjennom temaene, vil du kunne se hvordan de forskjellige stemmene gjentar hvert tema p? en stor skjerm over dem.
– Hypotesen min er at s?rlig utrente lyttere vil forst? mer om de ogs? kan se hva som skjer. Temaene vil vises etter hverandre p? skjermen, s? n?r musikerne begynner ? spille en ny repetisjon, vil du se sammenhengene.
Remix av gangar og pols
Appen han utvikler vil ogs? kunne gi mer innsikt i folkemusikken gjennom at man kan leke seg med den og lage egne remixer.
– For meg var det en ?penbaring. Da jeg kunne legge beats over musikken, ?pnet den seg og jeg s? logikken. Da syntes jeg plutselig norsk folkemusikk ble mye mer interessant, sier Lartillot.
En slik app vil v?re gratis tilgjengelig for alle. En profesjonell DJ eller komponist, men ogs? en vanlig lytter, kan finne frem et opptak med felemusikk fra 1940-tallet og legge elektroniske beats over.
– Fordi appen gjenkjenner tonene, kan man transformere og endre lyden, for eksempel med elektroniske beats eller el-gitarer. Det g?r an ? lage musikk som h?res helt ny ut, selv om det er samme struktur.
Enn s? lenge vil det en slik app kunne brukes til spesifikk folkemusikk. P? lengre sikt ?nsker Lartillot ? utvide kunnskapen til den kunstige intelligensen, slik at den kan brukes for all musikk.
Forskeren ser ogs? en rekke andre bruksomr?der for appen.
– Fordi det handler om hvordan vi oppfatter detaljer i musikk, kan dette brukes i musikkterapi og i forskning p? musikalsk kognisjon. Jeg h?per ogs? at musikkbransjen vil bruke teknologien og integrere den i sine str?mmetjenester.
MIRAGE – Et integrert AI-basert system for avansert musikkanalyse er et forskningsprosjekt ved RITMO Senter for tverrfaglig forskning p? rytme, tid og bevegelse. M?let er ? videreutvikle datamaskiners evne til ? lytte til og forst? musikk, noe som igjen gj?r det mulig ? utvikle teknologi som vil hjelpe mennesker med ? forst? og verdsette musikk. Prosjektet er et 欧洲杯在线买球_欧洲杯投注网站推荐@ med musikkseksjonen ved Nasjonalbiblioteket og prosjektleder er Olivier Lartillot.
Les ogs? om Soundtracer, et annet digitalt verkt?y Lartillot har utviklet: Finner musikk ved ? bevege h?nden.
Interessert i forskning fra Det humanistiske fakultet? Meld deg p? v?rt m?nedlige nyhetsbrev!