ScienceGuide staat voor verdieping. Dit is het platform waar de actualiteit en achtergrond elkaar ontmoeten op een inhoudelijke en doordachte wijze. Onder het uitklapteken vind je dus een toelichting, geheugensteun of voetnoot die de redactie of de auteur toevoegt. Dit doen wij om ervoor te zorgen dat wij in onze artikelen grondig en gedetailleerd in kunnen gaan op belangrijke details, zonder de lezer kwijt te raken.
IT geeft muziek ‘emotielabel’
Nieuws |
de redactie
5 juni 2009 | Pieter Kanters (UvT) laat zien hoe het mogelijk is geworden om muziek automatisch te classificeren op emotie, dus als 'vrolijk', 'rustig' of 'agressief'. Hij gebruikt hiervoor een computerprogramma dat de songtekst analyseert en dat blijkt te werken: driekwart van de nummers komt in de juiste categorie terecht.
Stel, je voelt je wat somber, en je hebt behoefte aan opbeurende muziek. Op je iPod zoek je in de afspeellijst de categorie ‘vrolijk’ op. Je muziek is namelijk niet ingedeeld op artiestennaam maar op emotie. Tot nu toe kan dit alleen handmatig, maar student Pieter Kanters toonde in zijn afstudeeronderzoek voor de Tilburgse master Human Aspects of Information Technology aan dat automatische classificatie van emoties in muzieknummers mogelijk is op basis van de liedteksten.
Test and train Vaak richt de aandacht bij automatische extractie van emotie uit muziek (music emotion retrieval) zich op toonsoort of tempo. Kanters echter onderzocht de mogelijkheid om te categoriseren op basis van de liedteksten: het talige aspect. De data voor zijn onderzoek bestond uit 5600 muzieknummers waar door gebruikers van een mood-tag programma een emotie aan was gekoppeld, bijvoorbeeld ‘slaperig’, ‘vrolijk’ of ‘boos’.
Uit al deze liedteksten werd informatie ontleed zoals bijvoorbeeld zinslengte en frequentie van woorden. Met machine learning technieken werd een systeem gebouwd dat met test- en traindata automatisch een emotie voorspelt voor een muzieknummer, op basis van analyse van de songtekst en vergelijking met de kenmerken van de liedteksten van muzieknummers in de database. Uit het onderzoek blijkt dat de computer gemiddeld 75 procent van de liedteksten van de juiste emotielabel toebedeelt.
Tool De gebruikte techniek is nog niet direct voor het publiek bruikbaar omdat liedteksten niet in mp3’s worden opgeslagen. Wel kan er nu een tool ontwikkeld worden waarmee liedteksten (bijvoorbeeld van een internetsite gehaald) automatisch een emotie krijgen toegekend.
