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¿Cómo puedes evitar falsos positivos con algoritmos de identificación de música?

Soy un productor/compositor de música que enviará obras a nuevas bibliotecas de música. En algunos casos, me gustaría utilizar proyectos anteriores como punto de partida. Entonces, si bien el resultado serán composiciones nuevas y únicas, quiero evitar un escenario en el que un algoritmo pueda confundir una nueva canción (o segmento de canción) con un trabajo anterior.

Me gustaría desarrollar algunas reglas generales a tener en cuenta para garantizar que esto no suceda. Específicamente, para comprender más sobre cómo funcionan los algoritmos de identificación de música y qué combinación de parámetros deben ser diferentes, y en qué medida deben ser diferentes, para evitar crear identificaciones falsas positivas contra mis otros trabajos.

Por ejemplo:

  • Imagina que "canción a" es parte de "biblioteca a". Luego creo "canción b" para "biblioteca b". El arreglo es similar, se usan los mismos instrumentos, el mismo tempo, la misma clave y la mezcla es esencialmente la misma. Pero la progresión de acordes y la melodía son diferentes, aunque tienen una vibra similar. ¿Podría eso desencadenar un falso positivo?

  • O un escenario como el anterior donde tal vez la instrumentación sea similar, pero también use algunas voces alternativas (como un parche de sintetizador alternativo para la línea de base y muestras de percusión similares pero diferentes). Nueva clave, y un aumento de velocidad de 5 bpm. ¿Es eso suficiente para diferenciar?

  • O imagine un escenario donde la mayor parte de la pista es significativamente diferente para todos los parámetros, incluido un nuevo tempo y clave, excepto que hay una pausa de 20 segundos en el medio que se asemeja a un trabajo anterior: una base tonal ambiental con percusión ligera. Se usa el mismo lecho tonal, pero en la nueva clave y tempo, y la percusión es casi la misma. Luego, un usuario usa solo esos 20 segundos en un video. ¿Qué tan diferentes tendrían que ser esos 20 segundos del original, y en qué parámetros, para evitar un falso positivo?

Estos ejemplos son solo experimentos mentales para tratar de comprender cómo funciona todo. Me imagino que cualquier composición nueva que haga debería ser fácilmente diferente de las composiciones anteriores, y las diferencias acumuladas se extenderían fácilmente más allá de los inquilinos enumerados en los escenarios anteriores.

Pero dado el hecho de que hay algunos parámetros que podrían ser muy similares... (incluso solo desde la perspectiva de la mezcla y los instrumentos utilizados), me gustaría desarrollar una comprensión más profunda de lo que se analiza. Y, en consecuencia, qué tipo de diferencias debo asegurar que permanezcan constantes, porque me parece que incluso 20 segundos de similitud suficiente podrían desencadenar un problema potencial.

¡Gracias!

Pd: Tenga en cuenta que agradezco cualquier información que se ofrezca, y estoy ciertamente receptivo a que la respuesta se exprese en lenguaje de codificación... después de todo, esto es un intercambio de pila, y podría ser bastante interesante. Pero al final del día, no soy programador (aunque tengo curiosidad por programar) y necesito traducir cualquier claridad ofrecida en consideraciones prácticas que podrían emplearse desde un punto de vista de producción musical. Es decir, si es lo suficientemente fácil incluir algunos lenguajes/conceptos con eso en mente, estaría muy agradecido. Parámetros como: tempo, clave, progresiones de acordes, elementos rítmicos, consideraciones de frecuencia, sonidos utilizados, mezcla general, etc. ¡Gracias de nuevo!

about 4 years ago · Juan Pablo Isaza
1 Respuestas
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intentando responder la pregunta, a pesar de la discusión en los comentarios, sé de la existencia de este video por computerphile. al menos algunos de los algoritmos de coincidencia de música en la naturaleza deben basarse en eso.

PS vinculado es Cómo funciona Shazam (¡probablemente!) con David Domminney Fowler. Apenas recuerdo los detalles del video, excepto su existencia, por lo que la respuesta es tan mala. las ediciones son bienvenidas.

about 4 years ago · Juan Pablo Isaza Denunciar
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