Musik wird heute meistens gestreamt. Algorithmen analysieren das Hörverhalten und schlagen weitere Musikstücke vor. Doch die treffen nicht immer den Geschmack von Hörer*innen, weil sich Streaming-Dienste auf das stützen, was andere Nutzer*innen gestreamt haben. Eine Karten-gestützte KI kann hier Abhilfe schaffen: Weil sie nicht nur Genres nach Rhythmus, Klangfarbe oder Melodie klassifiziert, sondern weil sie andere Stücke zuordnen und dabei auch Übergänge zu anderen Genres identifizieren kann. Als ein wichtiger Parameter gilt der Bass. Je lauter und prominenter Bässe in einem Musikstück sind, desto „fetter“ ist es. KI ist also in der Lage, mithilfe der „Fettheit“ von Musik unterschiedliche Strömungen in der elektronischen Tanzmusik zu bestimmen.
KI sortiert Tanzmusik
Die Kohonen-Karte zeigt, wie die KI elektronische Tanzmusik sortiert. Jeder Punkt repräsentiert ein Musikstück. Die unterschiedlichen Farben stehen für unterschiedliche Genres.
Berühren Sie diese, um die Musikstücke zu hören!
Wenn Sie die Schalter oben links bedienen, können Sie sehen, wie sich die einzelnen musikalischen Parameter auf der Karte verteilen (gelb steht hier für eine starke Ausprägung).
In der Grafik rechts auf dem Bildschirm sehen Sie, wie Expert*innen die „Fettheit“ der Stücke eingeschätzt haben. Es lässt sich erkennen, dass die Musik im Lauf der Zeit immer „fetter“ wird.
Literatur
Schmedecke, Lars (2021). Bass Drop! – Der Bass in der modernen, populären Tanzmusik. Dissertation. Hamburg: UHH.