คริสโตเฟอร์ ราฟาเอลเริ่มการเคลื่อนไหวครั้งที่สามของวงปี่โอโบของโมสาร์ท ขณะที่โอโบเป่าโน้ตตัวที่สอง เพื่อนนักดนตรีสามคนของเขาก็เข้าคิวพอดี ต่อมาเขาลดความเร็วลงและประดับประดาด้วยทริลล์ และผู้เล่นคนอื่นๆ ก็อยู่กับเขา นักดนตรีของเขาจะไม่บ่นหรือเบื่อหน่ายเมื่อเขาซ้อมบทซ้ำแล้วซ้ำเล่า และเมื่อเสร็จแล้ว เขาก็ปิดมันไบต์และจังหวะ ศิลปินเดี่ยวสามารถฝึกซ้อมร่วมกับซอฟต์แวร์ที่เป็นตัวแทนของนักดนตรีคนอื่นๆ ได้แล้ว นักวิจัยกำลังสอนคอมพิวเตอร์ให้แปลงโน้ตเพลงเป็นเสียง ทำตามผู้นำของศิลปินเดี่ยว และรู้จักจังหวะ จังหวะ ท่วงทำนอง ความกลมกลืน จังหวะ และองค์ประกอบทางดนตรีอื่นๆ
ดีน แมคอดัม
การคำนวณเสียง ที่ด้านบน สเปกโตรแกรมสำหรับท่อนสุดท้ายของ “Let It Be” แสดงให้เห็นว่าความเข้มของเสียงเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไปในแต่ละความถี่ โปรแกรมคอมพิวเตอร์จะตรวจจับจังหวะ ทำนอง และเวอร์ชันเปียโนโรลของโน้ตเพลงทั้งหมด โดยมีแถบแนวนอนแสดงการเปิดใช้งานโน้ตเฉพาะ
เอลลิส
ท้ายที่สุดนักดนตรีเพื่อนของเขาก็มีอยู่ในรูปแบบการบันทึกเท่านั้น ชุดซอฟต์แวร์ที่เขียนโดยราฟาเอลจะควบคุมจังหวะและทำให้พวกเขาตอบสนองต่อสัญญาณของศิลปินเดี่ยว
จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ คอมพิวเตอร์มีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับดนตรีเพียงเล็กน้อย พวกเขาเพียงแค่บันทึก จัดเก็บ และนำเสนอเครื่องมือที่ผู้คนสามารถใช้ในการผลิตหรือจัดการกับมันได้ แต่ตอนนี้ นักวิจัยกำลังสอนคอมพิวเตอร์ให้รู้จักองค์ประกอบพื้นฐานทางดนตรี: บีต จังหวะ ทำนอง ความกลมกลืน จังหวะ และอื่นๆ คอมพิวเตอร์ที่มีทักษะเหล่านี้กำลังกลายเป็นผู้ทำงานร่วมกันทางดนตรี
“เทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนความรู้สึกของเราเกี่ยวกับดนตรี” ราฟาเอลกล่าว “ผลกระทบนั้นลึกซึ้ง”
ตั้งแต่ดาราศาสตร์ไปจนถึงสัตววิทยา
สมัครรับข้อมูลข่าววิทยาศาสตร์เพื่อสนองความกระหายใคร่รู้ของคุณสำหรับความรู้สากล
ติดตาม
เรียนรู้ที่จะฟัง
ด้วยการฝึกอบรม ผู้คนสามารถฟังเพลงและจดบันทึกโน้ตได้โดยผิดพลาดเพียงเล็กน้อย การสอนคอมพิวเตอร์ให้ทำงานเดียวกันนั้นเป็นเรื่องยากมาก
Raphael นักวิจัยด้านสารสนเทศที่ Indiana University ใน Bloomington เปรียบเทียบปัญหากับการรู้จำเสียง “มีคนมากมายที่ทำงานเกี่ยวกับการรู้จำเสียงมาหลายสิบปี และ [ปัญหา] ก็ยังคงเปิดอยู่” เขากล่าว “เมื่อใดก็ตามที่คุณจัดการกับข้อมูลจริง มีการเปลี่ยนแปลงจำนวนมากที่คุณต้องเข้าใจ”
นักวิจัยประสบความสำเร็จในการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อถอดเสียงดนตรีบางประเภท ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์สามารถระบุโน้ตของไลน์เมโลดิกเดี่ยวที่เล่นโดยเครื่องดนตรีชิ้นเดียวได้อย่างน่าเชื่อถือ
โปรแกรมวิเคราะห์ความยาวคลื่นของเสียง ตัวอย่างเช่น การกดปุ่ม A ด้านล่าง C ตรงกลางบนเปียโน จะสร้างคลื่นเสียงที่ 220 เฮิรตซ์ แต่ก็ยังสร้างคลื่นที่อ่อนกว่า ซึ่งเรียกว่าโอเวอร์โทนที่ 440 Hz, 660 Hz, 880 Hz และอื่นๆ ความแรงสัมพัทธ์ของเสียงหวือหวาแตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับเครื่องดนตรีแต่ละชนิด ซึ่งเป็นสาเหตุที่เสียงเปียโนไม่เหมือนไวโอลิน อย่างไรก็ตาม รูปแบบคุณลักษณะของ A มีความคล้ายคลึงกันมากเพียงพอในเครื่องมือต่างๆ ที่คอมพิวเตอร์สามารถจดจำได้
อย่างไรก็ตาม เมื่อโน้ตหลายตัวเล่นพร้อมกัน เช่น ในคอร์ดจากเครื่องดนตรีชิ้นเดียวหรือดนตรีจากวงดนตรี คลื่นเสียงจากโน้ตต่างๆ ผสมผสานกันในลักษณะที่ยากต่อการแก้ให้หาย เสียงสะท้อน สัญญาณรบกวน และการบันทึกที่ไม่สมบูรณ์ทำให้รูปแบบยุ่งเหยิงมากยิ่งขึ้น
แต่นักวิจัยกำลังก้าวหน้า ทุกๆ ปี โปรแกรมการถอดเสียงต่างๆ จะแข่งขันกันแบบตัวต่อตัวในการแข่งขันที่เรียกว่า MIREX (Music Information Retrieval Exchange) นักวิจัยได้กำหนดโปรแกรมของพวกเขาในเพลงชิ้นเดียวกันแล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์ ในเดือนกันยายนนี้ เมื่อการแข่งขันจัดขึ้นที่กรุงเวียนนา เป็นครั้งแรกที่จะมีการถอดเสียงดนตรีโพลีโฟนิกเต็มรูปแบบ ซึ่งจะมีการเล่นโน้ตหลายตัวพร้อมกัน
ระบบส่วนใหญ่จะแบ่งเสียงออกเป็นส่วนสั้นๆ และมองหารูปแบบที่สามารถรับรู้ได้ว่าเป็นโน้ตที่กำหนด หลังจากระบุโน้ตนี้แล้ว โปรแกรมจะดึงความถี่หลักและโอเวอร์โทนที่เกี่ยวข้องออกจากคลื่นเสียง จากนั้นซอฟต์แวร์จะทำขั้นตอนนี้ซ้ำ โดยเลือกโน้ตอื่นๆ ในสัญญาณเสียงที่เหลือจนกว่าจะครบตามเสียงทั้งหมด
ผลลัพธ์อาจไม่แน่นอน รูปแบบของโน้ตตัวใดตัวหนึ่งอาจถูกบดบังด้วยโน้ตตัวอื่นที่กำลังเล่นในเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ หากไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะของเครื่องดนตรีที่สร้างเสียงหรืออะคูสติกของห้องที่บันทึกเสียงนั้น รูปแบบโปรแกรมของโอเวอร์โทนจะไม่สอดคล้องกับโน้ตจริงในเพลง
ผลที่ตามมาคือ เมื่อโปรแกรมดึงโน้ตที่จำลองมาอย่างไม่สมบูรณ์ออกจากการมิกซ์ โปรแกรมจะบิดเบือนเสียงที่เหลือ ทำให้ระบุโน้ตที่เหลือได้ยากขึ้น ยิ่งโน้ตเล่นพร้อมกันมากเท่าไหร่ ความผิดเพี้ยนก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น
Credit : เกมส์ออนไลน์แนะนำ >>> ufaslot888g.com
