Después de esta charla, sabrás cómo escribir la canción perfecta para tu cantante favorito/a. Esto no es un retiro de composición de canciones, sino una charla sobre algunas de las características líricas, estructurales, armónicas y melódicas que incluye el análisis de canciones. Discutiremos la extracción de estructuras de canciones utilizando herramientas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de repetición, características musicales y cómo utilizar todas esas características para predecir qué canciones se adaptan mejor a qué artista. Asiste a esta charla para descubrir cuál es el futuro que la industria musical puede lograr con el aprendizaje automático.
¿Puedes Cantar con Todas las Voces de las Características?
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Esta charla analiza el papel de la repetición en la composición de canciones y cómo se ha vuelto más prevalente a lo largo de los años. El uso de métricas de cadenas, como la distancia de Levenstein, permite analizar la similitud entre segmentos de canciones. Se utiliza un umbral de similitud del 70% para determinar si los segmentos se consideran similares. En general, la charla explora la importancia de la repetición en la creación de canciones exitosas y el uso de herramientas analíticas para medir la similitud.
1. Introducción a la Repetición en la Composición de Canciones
Bienvenidos todos. Conozcan a Max Martin, un productor y compositor sueco. Somos el casamentero inteligente entre compositores y cantantes. Hablemos de la repetición. Las canciones se están volviendo más repetitivas con el paso de los años. Las mejores canciones son más repetitivas que las demás. Analizamos segmentos y encontramos similitudes entre cadenas de texto.
Mi nombre es Yamaa. Soy músico y científico de datos, y formo parte del equipo principal de MyPart. Somos el casamentero inteligente entre compositores independientes y cantantes profesionales. Para cada cantante, creamos un conjunto de canciones de referencia que representan lo que el cantante está buscando. A partir de estas canciones, extraemos características líricas, estructurales, armónicas y melódicas en las que entrenamos nuestros modelos. Según las predicciones del modelo, priorizamos todas las canciones enviadas al cantante, presentándoles las canciones que son más relevantes para ellos. Mi objetivo en los próximos minutos es brindarte herramientas científicamente probadas para que tú también puedas convertirte en el próximo compositor del año.
La primera característica de la que vamos a hablar es la repetición. Este gráfico fue tomado de un ensayo escrito por Colin Morris. Morris analizó las canciones más populares de los últimos 60 años. Ese es el eje x. La línea azul representa el promedio de las 100 mejores canciones, y la naranja representa las 10 mejores. Colin midió la repetitividad comprimiendo el archivo de letras y observando la relación entre el tamaño del archivo antes y después de la compresión. Estos son los porcentajes en el eje y. La compresión es una medida interesante porque utiliza secuencias repetidas, por lo que no se trata solo de qué palabras se repiten, sino también de su orden. Podemos ver que las canciones se están volviendo más repetitivas a lo largo de los años, y es posible que hayas escuchado eso antes, generalmente como crítica, pero también podemos ver que las mejores canciones, aquellas que llegaron al top 10, fueron en promedio más repetitivas que el resto en cada año, y que la brecha se está ampliando. Entonces, ¿qué más podemos hacer con la repetición? En esta canción, Shape of You de Ed Sheeran, podemos ver seis segmentos en la letra. Dos de ellos se repiten dos veces. En ese caso, llamamos al primero fricos, y al segundo cos. Consideraremos al resto como versos. En esta canción, hay una frase que se repite más, y esa es `Estoy enamorado de tu cuerpo`. Así que la llamamos el estribillo. Pero, ¿qué sucede si el estribillo en una de sus apariciones termina con unos oi adicionales? ¿Todavía debería reconocerse como estribillo, verdad? Entonces necesitamos encontrar un algoritmo que verifique la similitud de dos cadenas y un umbral que determine cuándo consideramos que dos cadenas son similares.
2. Métrica de Cadenas y Umbral de Similitud
La distancia de Levenstein mide los cambios necesarios para transformar una cadena en otra. Por ejemplo, transformar Justin Timberlake en Justin Bieber requiere reemplazar letras y eliminar otras. La distancia Timberlake Bieber es 8, lo que los hace 73% similares. Consideramos que los segmentos son similares si tienen un 70% de similitud.
Terminamos con la distancia de Levenstein, que es una métrica de cadenas que mide los cambios que necesitas hacer para transformar una cadena en otra. Por ejemplo, si quieres transformar Justin Timberlake en Justin Bieber, todo lo que tienes que hacer es reemplazar la T por una B para obtener Justin Bimberlake, reemplazar la M por una E para obtener Justin Bieber Lake, y luego eliminar las letras L, A, K y E para obtener Justin Bieber. Si contamos todos esos reemplazos y eliminaciones, obtenemos que la distancia Timberlake Bieber es 8, y en relación con la longitud de la cadena, Justin Bieber y Justin Timberlake son 73% similares. El umbral que hemos establecido es del 70%, lo que significa que si dos segmentos o frases son 70% similares, los consideramos similares. Por lo tanto, consideramos los ajustes relacionados. Como vimos en el ejemplo de Shape-of-U, podemos extraer la estructura de una canción mediante el análisis de la repetición. Aparentemente, desde el punto de vista lírico y musical, la mayoría de las canciones se construyen de la misma manera. Este gráfico circular muestra las estructuras de unas cientos de canciones. Como puedes ver, la parte azul representa más de la mitad de las canciones. Se construyen de la misma manera que Shape-of-U, vers, trico, skos. Las estructuras más comunes, segunda y tercera más comunes, que puedes ver en rojo y amarillo, son vers, skos, vers, skos, con una pequeña diferencia entre ellas. Esta distribución es la existencia de un estribillo en 10,000 canciones. El 70% de ellas tiene una sola frase con el mayor número de repeticiones. El doble estribillo es cuando tienes dos frases que se repiten más, y eso solo aparece en el 13% de las canciones. Ahora no podemos hablar de canciones sin mencionar la música. Lo primero que debemos hacer para analizar la música es separar la canción en dos componentes. La melodía y la armonía. La melodía son las notas que estás pensando, y la armonía son los acordes que tocas en tu guitarra o teclado. La separación se realiza mediante análisis de frecuencia y amplitud. Luego debemos transcribir la armonía y la melodía en data con el que podamos trabajar. En ese caso, eso significa tiempo y acordes o frecuencia de notas. Luego podemos extraer características únicas de la música. Por ejemplo, el rango melódico de la canción, que es la diferencia entre las notas más altas y más bajas. Esta es la característica principal de un artista. Cuando la gente menciona el amplio rango vocal de Freddie Mercury, están hablando de cuatro octavas, en comparación con Taylor Swift, por ejemplo, que tiene un rango de alrededor de dos octavas, que es el rango vocal promedio. Otra característica, esta vez de la armonía, es simplemente el porcentaje de acordes únicos. Puedes ver ejemplos de eso en muchos videos de YouTube que muestran cómo puedes tocar cuatro acordes. Utilizando todas esas características y muchas más, nuestros modelos predicen la durabilidad de cada canción a través del punto de referencia del cantante, lo que nos permite presentar al cantante una lista personalizada. Y si vemos que una canción se adapta mejor a otro cantante, podemos recomendar al compositor que envíe la canción a ese artista. Entonces, ¿qué hemos aprendido hoy? Para ser el próximo compositor del año, envía tu canción a través de MYPART. Recuerda que la repetición no es solo para los políticos. El pre-coro y el estribillo son tus amigos, y ten en cuenta al cantante al componer tu melodía y acordes. Y cuando seas rico y famoso, no olvides quién te ayudó a llegar allí. Mi nombre es Yamanina Minov, puedes contactarme cuando quieras, y gracias.