¿Puedes Cantar con Todas las Voces de las Características?

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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.

FAQ

Max Martin es un productor y compositor sueco que ha ganado el premio de Compositor del Año en múltiples ocasiones durante la última década.

MyPart actúa como un casamentero inteligente entre compositores independientes y cantantes profesionales, creando un conjunto de canciones de referencia para cada cantante y utilizando modelos para priorizar las canciones enviadas según las características buscadas por cada artista.

Colin Morris mide la repetitividad de las canciones comprimiendo el archivo de letras y observando la relación entre el tamaño del archivo antes y después de la compresión, lo que refleja las secuencias repetidas y el orden de las palabras.

La distancia de Levenstein es una métrica que mide los cambios necesarios para transformar una cadena de texto en otra. En la música, se utiliza para determinar la similitud entre dos segmentos o frases, considerando un umbral del 70% de similitud para reconocerlos como similares.

El análisis de la estructura de las canciones muestra que la mayoría se construyen de manera similar, con una distribución en la que más de la mitad de las canciones siguen un patrón específico, y el 70% tiene un estribillo que es la frase más repetida.

Para analizar la música, se separa la canción en melodía y armonía mediante análisis de frecuencia y amplitud, transcribiendo luego la armonía y la melodía en datos que incluyen tiempo, acordes y frecuencia de notas.

Las características consideradas incluyen el rango melódico de la canción, el porcentaje de acordes únicos y otras cualidades estructurales y armónicas, que ayudan a predecir cuán bien se adaptará una canción al estilo y preferencias de un cantante específico.

Un compositor puede aumentar sus posibilidades de éxito enviando su música a través de MyPart, que luego utiliza herramientas científicas para emparejar la canción con el cantante adecuado, teniendo en cuenta características como la repetición y la estructura de la canción.

Yama Anin Aminof
Yama Anin Aminof
8 min
02 Jul, 2021

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Video Summary and Transcription

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

Short description:

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.

Hay alguien que me gustaría que conozcan. Este es Max Martin, un productor y compositor sueco que ganó el premio de Compositor del Año. De hecho, ganó el premio de Compositor del Año casi todos los años en la última década. Escribió éxitos para todos, desde Snoop Dogg hasta Ariana Grande. Aparentemente, es difícil encontrar buenos compositores por ahí. Ahí es donde entramos nosotros.

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

Short description:

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.

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Charlie Gerard
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When it comes to career, Charlie has one trick: to focus. But that doesn’t mean that you shouldn’t try different things — currently a senior front-end developer at Netlify, she is also a sought-after speaker, mentor, and a machine learning trailblazer of the JavaScript universe. "Experiment with things, but build expertise in a specific area," she advises.

What led you to software engineering?My background is in digital marketing, so I started my career as a project manager in advertising agencies. After a couple of years of doing that, I realized that I wasn't learning and growing as much as I wanted to. I was interested in learning more about building websites, so I quit my job and signed up for an intensive coding boot camp called General Assembly. I absolutely loved it and started my career in tech from there.
 What is the most impactful thing you ever did to boost your career?I think it might be public speaking. Going on stage to share knowledge about things I learned while building my side projects gave me the opportunity to meet a lot of people in the industry, learn a ton from watching other people's talks and, for lack of better words, build a personal brand.
 What would be your three tips for engineers to level up their career?Practice your communication skills. I can't stress enough how important it is to be able to explain things in a way anyone can understand, but also communicate in a way that's inclusive and creates an environment where team members feel safe and welcome to contribute ideas, ask questions, and give feedback. In addition, build some expertise in a specific area. I'm a huge fan of learning and experimenting with lots of technologies but as you grow in your career, there comes a time where you need to pick an area to focus on to build more profound knowledge. This could be in a specific language like JavaScript or Python or in a practice like accessibility or web performance. It doesn't mean you shouldn't keep in touch with anything else that's going on in the industry, but it means that you focus on an area you want to have more expertise in. If you could be the "go-to" person for something, what would you want it to be? 
 And lastly, be intentional about how you spend your time and effort. Saying yes to everything isn't always helpful if it doesn't serve your goals. No matter the job, there are always projects and tasks that will help you reach your goals and some that won't. If you can, try to focus on the tasks that will grow the skills you want to grow or help you get the next job you'd like to have.
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 Do you have some rituals that keep you focused and goal-oriented?Usually, when I come up with a side project idea I'm really excited about, that excitement is enough to keep me motivated. That's why I tend to avoid spending time on things I'm not genuinely interested in. Otherwise, breaking down projects into smaller chunks allows me to fit them better in my schedule. I make sure to take enough breaks, so I maintain a certain level of energy and motivation to finish what I have in mind.
 You wrote a book called Practical Machine Learning in JavaScript. What got you so excited about the connection between JavaScript and ML?The release of TensorFlow.js opened up the world of ML to frontend devs, and this is what really got me excited. I had machine learning on my list of things I wanted to learn for a few years, but I didn't start looking into it before because I knew I'd have to learn another language as well, like Python, for example. As soon as I realized it was now available in JS, that removed a big barrier and made it a lot more approachable. Considering that you can use JavaScript to build lots of different applications, including augmented reality, virtual reality, and IoT, and combine them with machine learning as well as some fun web APIs felt super exciting to me.


Where do you see the fields going together in the future, near or far? I'd love to see more AI-powered web applications in the future, especially as machine learning models get smaller and more performant. However, it seems like the adoption of ML in JS is still rather low. Considering the amount of content we post online, there could be great opportunities to build tools that assist you in writing blog posts or that can automatically edit podcasts and videos. There are lots of tasks we do that feel cumbersome that could be made a bit easier with the help of machine learning.
 You are a frequent conference speaker. You have your own blog and even a newsletter. What made you start with content creation?I realized that I love learning new things because I love teaching. I think that if I kept what I know to myself, it would be pretty boring. If I'm excited about something, I want to share the knowledge I gained, and I'd like other people to feel the same excitement I feel. That's definitely what motivated me to start creating content.
 How has content affected your career?I don't track any metrics on my blog or likes and follows on Twitter, so I don't know what created different opportunities. Creating content to share something you built improves the chances of people stumbling upon it and learning more about you and what you like to do, but this is not something that's guaranteed. I think over time, I accumulated enough projects, blog posts, and conference talks that some conferences now invite me, so I don't always apply anymore. I sometimes get invited on podcasts and asked if I want to create video content and things like that. Having a backlog of content helps people better understand who you are and quickly decide if you're the right person for an opportunity.What pieces of your work are you most proud of?It is probably that I've managed to develop a mindset where I set myself hard challenges on my side project, and I'm not scared to fail and push the boundaries of what I think is possible. I don't prefer a particular project, it's more around the creative thinking I've developed over the years that I believe has become a big strength of mine.***Follow Charlie on Twitter
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