Tag：倾听机器
网站简介：倾听机器（TheListeningMachine）是一款独特的音乐软件，它会根据Twitter用户的推文来生成音乐。声音艺术家兼程序员丹尼尔·琼斯（DanielJones）和作曲家彼得·葛雷森（PeterGregson）联合英国交响乐队布列顿管弦乐（BrittenSinfonia）一起打造了一款叫做TheListeningMachine的“倾听机器”，这个工具通过倾听500名英国Twitter用户的社交发布活动，可以基于一定的算法把这些社交活动转译成音乐。TheListeningMachine本质上就是一款软件，会监控500名来自8个不同领域的Twitter用户的活动，包括艺术、商业、教育、健康、政治、科学、体育和科技行业。团队并没有透露这500名用户的身份，因为想在这些Twitter用户不知情的情况下进行实验，从而保持结果不受主观影响。Twitter用户一旦更新微博，这款软件就会基于声音、发布文字含义对这条推文进行分析，并生成相应的音乐。音乐中不同的元素将作为独立的音乐细胞被录制下来，然后通过其他软件进行重新混合。此项目的目的是要打造一个记录英国用户通过Twitter发出声音（包括思想、看法、感觉和对话）的时长为6个月的音乐作品。彼得·葛雷森（PeterGregson）透露，当时在旧金山参加一个会议的时候，碰到了Twitter当时的首席科学家阿卜杜尔·乔德里（AbdurChowdhury），两人交谈的时候他突然想到了这个创意。阿卜杜尔·乔德里（AbdurChowdhury）当时对大数据集非常着迷，然后彼得·葛雷森突然受到启发，想到他用词汇描述数据的方式和我们描述音乐类型的方式是一样的。之后，对实时、富有感情色彩的数据实现‘声音化’一直都让彼得·葛雷森兴趣盎然。这个系统会寻找具有感情色彩的词语（比如ace和rubbish）和相关的表情符号来分析某句评论的感情色彩，从而判断发布者的观点是肯定还是否定。同时，它还能基于BBC新闻网站的存档实现词汇交叉引用，从而针对用户所处的8个行业领域对推文主题进行分类。这款软件还可以分析推文中文字的韵律节奏，把文字的音节转译成音符，基于英语朗读习惯的基本频率进行排列。推文发布的速度和频率可从音乐演奏频率和速度中得到体现。情绪的态势支配整首作品的音乐风格，而某些关键词或主题则用来引发整首作品中更大乐章的主题。通过布列顿管弦乐（BrittenSinfonia）的演奏已经录制了数千个乐器演奏的基本声音细胞，可基于人们的谈话模式播放出来。录制的样本或单独演奏的音符基于用户的社交习惯（用户推文发布的频度和速度）而生成更加复杂化的模式。也就是说，如果某位用户发布推文频度较高，那么歌曲节奏就会更快。此外，这个作品中还包括由某些关键字生成的非音乐的声响，比如，某人推文中提到了机场，那么就会生成一个飞机起飞的声音。团队将计划允许公众上传自己生活中的声音采样，然后再整合到该系统中。此项目由BBC和英国艺术协会联合支助打造，其音乐作品将保持一天24小时播放不停歇，一直持续到2012年10月。用户可以访问数字艺术频道TheSpace或者直接到thelisteningmachine.org进行试听。
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