spacer.png, 0 kB
Volg Cursor via Twitter Volg Cursor via Facebook Cursor RSS feed
spacer.png, 0 kB

spacer.png, 0 kB


“Varkensbloed lijkt op mensenbloed. Ik gebruikte het voor stollingsexperimenten.’’
Cursor in PDF formaatCursor als PDF
PrintE-mail Tweet dit artikel Deel dit artikel op Facebook
Van couplet naar refrein: overgangen herkennen in populaire muziek
3 april 2008 - Hoe herkent een mens in een muziekstuk de overgang van couplet naar refrein? Michael Bruderer onderzocht muzikale signalen als klankkleur, tempo en ritme die bewust en onbewust iets losmaken bij de luisteraar. Als computers eenzelfde gehoor zouden ontwikkelen, kunnen audiobestanden in de toekomst flink worden ingedikt. Philips Research had daarom wel oren naar het project van Bruderer en betaalde mee aan het onderzoek.

De rocksong ‘Live and let die’, vooral bekend in de uitvoering van Guns and Roses, maar geschreven door voormalige Beatle Paul McCartney, is zo grijsgedraaid, dat iedereen het nummer gedeeltelijk kan meezingen of neuriën. Je herkent het nummer ook als het op een eenvoudige synthesizer wordt gespeeld of door enkele dronken studenten vals wordt meegekweeld.

Waarschijnlijk weten de meeste luisteraars ook waar een couplet overgaat in het refrein. Onze oren, of liever gezegd verschillende delen in onze hersenen werken schijnbaar moeiteloos samen om muziek en overgangen in muziek te herkennen. Ook als de uitvoering niet perfect is. Voor computers is dit een complexe truc. Er wordt veel onderzoek uitgevoerd om dat beter voor elkaar te krijgen.

Vandaar dat dipl. ing. Michael Bruderer in zijn promotieonderzoek over ‘The perception and modelling of segment boundaries in popular music’ in eerste instantie heeft gekeken hoe mensen dit voor elkaar krijgen. Wat zijn voor hen de belangrijkste signalen dat muziek een overgang maakt? En welke van die signalen die ook in de muziektheorie worden beschreven, voorspellen het best de grenzen die zij aangeven. Bruderer heeft zijn promotieonderzoek uitgevoerd binnen de onderzoekschool J.F. Schouten School for User-System Interaction Research onder begeleiding van prof.dr. Kohlrausch. Zijn promotie vindt donderdag 10 april plaats aan de TU/e.

Het onderzoek naar de waarneming van structurele overgangen in populaire muziek, dat mede is gefinancierd door Philips Research Europe in Eindhoven, is uitgevoerd met in het achterhoofd het automatisch zoeken in muziek. Bruderer: “Als je de structuur van een muziekstuk kent, kun je niet alleen van nummer naar nummer springen, maar ook binnen een nummer direct naar het refrein gaan. Verder is het onderzoek mogelijk relevant voor bestandcompressie. Zeker populaire muziek bevat veel herhaling, zoals het couplet, refrein patroon en deze herhaling kan gebruikt worden om een audiobestand in te dikken.”

Muziek bevat verschillende signalen die overgangen aangeven. Zoals een witregel in een tekst een signaal is voor een overgang tussen alinea’s, is dat bij muziek bijvoorbeeld een rust, een sterk verschil in toonhoogte, toonduur en herhalingen in de muziek. Bruderer: “Deze signalen worden weliswaar beschreven in de muziektheorie, maar wij hebben eerst gekeken hoe proefpersonen de muziek opdelen en welke muzikale signalen ze daar bewust en onbewust voor gebruiken.”

Experimenten
Daartoe heeft hij twee experimenten uitgevoerd. Eerst luisterden proefpersonen naar zes nummers en wanneer zij een overgang meenden te horen, drukten ze op de spatiebalk van een toetsenbord. Bruderer: “Aangezien we geïnteresseerd zijn in muziek die veel opgevraagd wordt in een muziekdatabase, hebben we gekozen voor populaire muziek.” De zes nummers, onder meer ‘Live and let die’ en ‘Moondance’ van Van Morrison, waren speciaal geselecteerd uit een grotere verzameling. “We wilden niet dat de verschillende signalen die een overgang aangaven in een nummer te dicht bij elkaar zaten of allemaal op dezelfde plaats zaten. Anders was het niet mogelijk om het effect van een signaal te vergelijken met dat van een ander”, legt Bruderer uit.

In het tweede experiment kregen de proefpersonen dezelfde muziek te horen en werd op een tijdbalk aangegeven waar overgangen zaten. Bij iedere overgang kon de proefpersoon met een schuifje aangeven hoe sterk hij of zij die overgang vond en ze konden kort uitleggen waarom ze het een grens vonden, bijvoorbeeld omdat de melodie veranderde of het tempo. Bruderer: “Er bleek een grote samenhang te bestaan tussen de mate waarin mensen een bepaalde grens hadden aangegeven in het eerste experiment en de mate waarin ze aangaven dat een bepaalde grens duidelijk was in het tweede. Beide methoden werken om overgangen in een muziekstuk te bepalen.”

Dat opdelen en evalueren van die opdeling deden mensen voor drie versies van een nummer: een eenvoudige MIDI synthesizermelodie, een uitgebreide polyphone versie en een daadwerkelijke audio recording. Bruderer: “We gebruikten die verschillende versies omdat een audio recording met zang veel meer en andere signalen geeft, denk bijvoorbeeld aan de tekst van de muziek.”

In eerste instantie heeft Bruderer een methode ontwikkeld waarmee je al die individuele grensbepalingen kunt samenvoegen tot globale profielen. Dat bleek het beste te werken door de indiviuele waarnemingen per 1,25 seconde samen te nemen. Bruderer: “Zo kon ik de individueel aangegeven grenzen bijvoorbeeld beter vergelijken met de grenzen die we voorspelden op basis van muziektheoretische modellen.”

Bruderer: “ Vooral verandering in klankkleur en tempo en ritme kwamen naar voren als sterke signalen.” Verder werd de opdeling van de monofone en de polyfone versie vergeleken. Bruderer: “Een polyfone versie heeft veel meer signalen die een overgang kunnen aangeven. Toch was de opdeling vergelijkbaar met de eenvoudige instrumentale versie. De proefpersonen hebben waarschijnlijk in de polyfone versie toch vooral op de melodie gelet.”

Signalen
Ten slotte is nagegaan hoe goed bestaande muziektheoretische modellen de grenzen die door de proefpersonen werden waargenomen, kunnen voorspellen. Uit die modellen zijn negen soorten signalen gekozen die een overgang aan kunnen geven. Bruderer: “Twee tot drie signalen blijken voldoende te zijn om de grenzen die worden waargenomen goed te voorspellen. Dat zijn een wijziging in timbre, ofwel klankkleur, het voorkomen van een rust en van een lange noot tussen twee korte. De modellen waren alleen nog maar geëvalueerd op basis van muzieknotatie en korte muziekfragmenten. Met dit onderzoek hebben we de evaluatie succesvol kunnen uitbreiden naar een vergelijking met perceptuele data.”

Het is niet toevallig dat Michael Bruderer muziek als onderwerp voor zijn promotie heeft. Bruderer: “Muziek is belangrijk voor mij. Ik luister graag naar muziek, ik heb lang in een koor gezongen als Tenor en ik dans veel. Al meer dan tien jaar dans ik Salsa en sinds een jaar de Tango. Voordat ik ging studeren, twijfelde ik nog tussen informatica en muziekwetenschappen. Het is uiteindelijk informatica geworden, maar bij mijn promotie heb ik de onderwerpen mooi kunnen combineren.” Na zijn promotie gaat Michael op wereldreis. “Ik ga in ieder geval mijn zus opzoeken die op dit moment in Colombia woont. En verder heel veel van de wereld zien.”/.

 

Michael Bruderer (1978, Zwitserland) studeerde Computer Science in Lausanne en was een jaar in Granada als ERASMUSstudent. Zijn mastersproject over automatische instrument herkenning, voerde hij uit aan het gerenommeerde Fraunhofer Institute for Digital Technology in Duitsland. Vier jaar geleden startte hij zijn promotieonderzoek over ‘The perception and modelling of structural boundaries in popular music’ aan de J.F. Schoutenschool , met financiële ondersteuning van Philips Research Europe.

Overgangen herkennen in muziek/Ingrid Magilsen
Foto/Bart van Overbeeke