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소프트웨어로 히트송을 예언할 수 있을까?
영국인들은 대부분 영국 톱 40 싱글 차트 곡을 듣거나, 차트 순위에 관심을 둔 기억이 있다. 하지만, 과학으로 어떤 곡이 차트에 오를 가능성이 높은지 가려낼 수 있을까?
사이언스 데일리(ScienceDaily)지가 16일(현지시각) 흥미롭게 다룬 히트 곡 알아맞추기에 관한 기사를 게재했다.
어떤 곡이 히트를 칠지 예측할 수 있는지 알아보는 새로운 연구가 있다.
이 논문은 이번 주 국제 워크숍에서 발표됐는데, 최신 기계 학습 알고리즘을 써서 어떤 곡의 인기도 예측이 가능하다는 것이다. 티즐 드비 박사가 이끄는 이 연구팀은 브리스톨 대학 공학부 지능시스템 랩 소속이다.
연구팀은 지난 50년 동안의 공식 영국 톱 40 싱글 차트를 조사했다. 그들의 목적은 가장 인기 있는(톱 5) 곡들을 덜 인기 있는(순위 30 ~ 40) 곡들과 구별하는 것.
연구원들은 템포, 박자표, 곡의 길이, 그리고 음의 세기(또는 크기) 등의 음악적인 특성을 이용하며 화음의 간결함, 코드 시퀀스의 단순성, 불협화음, 곡의 '시끄러운 정도' 등과 같은 곡의 보다 상세한 개요들을 계산했다.
연구팀은 '히트 잠재력 방정식'을 만들었는데, 곡의 오디오 특성에 따라 점수를 매긴다. 이 방정식은 일정 시간 동안의 모든 영국의 히트곡을 조사하고 그들의 오디오 특성을 측정한다. 이로부터 연구원들은 가중치 목록을 만들었고, 23 가지에 달하는 각각의 음악적 특성 이 얼마나 중요한지를 알려주고, 새로운 곡의 점수를 계산할 수 있도록 했다.
연구팀은 이러한 점수에 따라 '히트', 혹은 '노히트'라고 곡을 분류할 수 있음을 알았으며, 정확도 60%로 톱 5에 들 수 있는지, 혹은 결코 톱 40 차트에서 30위 이상 올라갈 수 없을지를 예측했다.
인공지능학과 부교수인 티즐 드비 박사는 “음악적 취향은 진화하며, 따라서 우리의 '히트 잠재력 방정식'도 진화할 필요가 있다. 사실 어떤 곡의 히트 잠재력은 시대에 의존한다는 것을 알았다. 이건 아마도 지배적인 음악 스타일, 문화, 그리고 환경이 변화하기 때문일 것”이라고 말했다.
이 연구는 다음 몇 가지 흥미로운 경향을 밝혀냈다.
1. 80년대 전까지는, 댄스 적합성은 어떤 곡의 히트 잠재력과 무관했다. 그 이후로는 댄스에 적합한 곡이 보다 히트 할 가능성이 높았다. 또한 차트 상의 모든 곡들의 평균적인 댄스 적합성은 70년대 후반 갑자기 증가했다.
2. 80년대에는 발라드와 같이 느린 음악 스타일 (템포가 분당 70에서 80 정도)이 히트곡이 될 공산이 컸다.
3. 히트 잠재력 방정식의 예측 정확도는 시간에 따라 변했다. 1980년 전후에는 특히 예측이 어려웠다. 90년대 상반기와 2000년 이후에 방정식이 가장 잘 들어맞았다. 이것은 70년대 후반과 80년대 초반이 팝(pop) 음악에서는 특별히 창의적이고 혁신적인 시기였음을 제시하는 것이다.
4. 90년대 초반까지의 히트곡들은 그렇지 않은 곡들보다 보통 화음이 단순했다.
5. 평균적으로 차트 상의 모든 곡들의 시끄러워지고(loud, 부정적인 의미가 아니다) 있다. 그리고 히트곡들은 차트 바닥에 있는 곡들보다 상대적으로 시끄러운데, 이것은 곡의 크기(시끄러운 정도)에 강한 가중치를 준 것을 반영하는 것이다.
이번 연구 결과는 지금까지 히트 잠재력을 보여주지 못했던 이전의 연구와는 다르다. 이전과 비교하여 아마 중요한 정성적 차이는 음악적 취향이 진화하는 것을 처리하는 시간 이동(time shifting) 퍼셉트론을 이용한 것이다.
[정보 팁] 퍼셉트론(perceptron) : 두뇌의 인지 능력을 모방하도록 만든 인위적인 네트워크
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