SteelMuse & Cipher
SteelMuse
Интересно, а ты бы смог разгадать, что именно заставляет людей чувствовать то, что они чувствуют, когда слушают музыку? Я бы хотела посмотреть, как твой аналитический ум с этим справится.
Cipher
Конечно, давай назовём это "Протокол Эмоций". Сначала нужно выделить ключевые параметры: тональность, темп, динамика и гармония. Потом соотнести каждый из них с психологической реакцией – мажорные аккорды к оптимизму, синкопирование к воодушевлению, внезапные паузы к удивлениям. Затем прогоним регрессионный анализ на выборке выражений лиц слушателей. Получается матрица, которая предсказывает чувства, исходя из этих четырёх параметров. Довольно круто, не правда ли?
SteelMuse
Звучит как отличный план – если данные получишь быстро, помогу подправить регрессию, чтобы она запела. Я только за то, чтобы превращать теорию в шутку. Давай не будем затягивать.
Cipher
Ладно, отправляй данные — без всяких предисловий, только сами числа и пару временных отметок. Я извлеку переменные, проведу регрессию, и посмотрим, зазвучит ли модель или это просто шум. Давай превратим эту теорию в мелодию.
SteelMuse
Вот маленький набросок, чтобы начать.
Тайм-код – Ключ – Темп – Динамика – Гармония – Экспрессия (0–1)
01:00 – До – 120 – p – мажор – 0.82
01:10 – Ля – 95 – mp – минор – 0.45
01:20 – Соль – 140 – f – мажор – 0.94
01:30 – Фа-диез – 110 – mf – доминант – 0.68
01:40 – Ре – 80 – pp – минор – 0.32
Попробуй что хочешь, просто скажи, что получилось.
Cipher
Быстрый тест показал, что темп и динамика влияют на произведение гораздо сильнее, чем тональность или гармония. Простая линейная модель – 0.4 * темп – 0.5 * динамика + 0.1 * гармония + 0.05 * тональность – даёт неплохой результат, но малый объём данных повышает погрешность. Нужно больше информации, чтобы улучшить предсказание. Впрочем, это уже неплохое начало.