बीटल्स हिट्स के विवादित गीत लेखन का एआई आंकड़े

सॉन्ग की तरह day एक कठिन दिन की रात like और ‘बीटल्स द्वारा मेरे जीवन में‘ विवाद का एक बिंदु रहा है क्योंकि प्रशंसकों को हमेशा इस बात की उत्सुकता रही है कि वास्तव में लाइक्स किसने लिखे थे। गीतों का श्रेय "लेनन-मेकार्टनी पार्टनरशिप" को दिया गया है, लेकिन इसके चारों ओर हमेशा संदेह की आभा रही है।

बीटल्स हिट्स के विवादित गीत लेखन का एआई आंकड़े
बीटल्स हिट्स के विवादित गीत लेखन का एआई आंकड़े


अब, हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने प्रत्येक गीतकार के लिए "म्यूजिकल फिंगरप्रिंट" बनाने के लिए ब्रिटिश बैंड द्वारा सैकड़ों हिट पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का प्रशिक्षण दिया है।

शोधकर्ताओं ने कहा, "1962-66 की अवधि के दौरान लिखे और रिकॉर्ड किए गए अज्ञात और अज्ञात लेखकों के लिनन-मेकार्टनी गीतों के रूप में, हमने प्रत्येक गीत या संगीत भाग से संगीत की विशेषताएं निकालीं।"

शोधकर्ताओं ने मार्क ग्लिकमैन, जेसन ब्राउन और रयान सॉन्ग जैसे फीचर निकाले:

मधुर नोटों की घटना
कॉर्ड्स
मेलोडिक नोट जोड़े
जीवा परिवर्तन जोड़े
फोर-नोट मेलोडी कॉन्ट्रा
उन्होंने तब परिवर्तनशील स्क्रीनिंग के आधार पर एक भविष्यवाणी मॉडल विकसित किया, जिसके बाद लोचदार शुद्ध नियमितीकरण के साथ लॉजिस्टिक प्रतिगमन किया गया।

“ज्ञात लेखकत्व वाले गीतों के लिए आउट-ऑफ-सैंपल वर्गीकरण सटीकता 83% के आरओसी विश्लेषण से सी-सांख्यिकी के साथ 76% थी। हमने अपने मॉडल को अज्ञात या विवादित लेखकों के साथ गाने और गीत के अंशों की भविष्यवाणी पर लागू किया, ”उन्होंने समझाया।

“म्यूजिकल ऑथरशिप एट्रिब्यूशन के लिए हमारा दृष्टिकोण जीनोम अभिव्यक्ति अध्ययन और अन्य क्षेत्रों में लागू किए गए तरीकों से सबसे अधिक निकटता से संबंधित है जिसमें भविष्यवक्ताओं की संख्या नमूना आकार से काफी बड़ी है। एक संगीत के संदर्भ में, हम प्रत्येक गीत को बाइनरी वैरिएबल के एक वेक्टर में घटाते हैं, जो निर्दिष्ट स्थानीय संगीत विशेषताओं की घटनाओं को दर्शाता है, "शोधकर्ताओं ने कहा।

शोधकर्ताओं ने अपने मॉडलिंग दृष्टिकोण को दो-चरण एल्गोरिदम के रूप में विकसित किया। सबसे पहले, उन्होंने केवल संगीतमय विशेषताओं को रखा, जिसमें लेखकों के साथ पर्याप्त रूप से मजबूत जीवधारी संघ था, निश्चित स्वतंत्रता स्क्रीनिंग का एक आवेदन। जो सुविधाएँ बनी हुई हैं, उन्होंने तब एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन के रूप में ऑथरशिप एट्रिब्यूशन का मॉडल तैयार किया था, लेकिन लोचदार शुद्ध नियमितीकरण का उपयोग करते हुए मॉडल मापदंडों का अनुमान लगाया, एक दृष्टिकोण जो लचीले ढंग से एक रिज दंड और एक लास्सो दंड के उत्तल संयोजन द्वारा औसत लॉग-लिस्ट को कसता है।

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