Si chiama Herd It ed è stato sviluppato da ricercatori dell'University of California. Ascolta davvero le canzoni e compone playlist a seconda dell'umore o del periodo migliore della giornata per canticchiarle
Roma - C'è un particolare motore di ricerca che funziona in maniera quasi sorprendente. Si chiama Herd It
e permette all'utente di trovare brani musicali a seconda dell'umore
del momento, del periodo specifico della giornata, della particolare
armonia contenuta in una canzone. È stato sviluppato da un piccolo team di aspiranti ingegneri elettronici all'University of California di San Diego, presentato recentemente all'International Society of Music Information Retrieval Conference (ISMIR) di Kobe, Giappone, e disponibile in beta testing a partire dalla prossima settimana.
Come
spiegato dal professor Gert Lanckriet, i ricercatori hanno costruito un
sistema capace di eseguire l'upload di un normalissimo file musicale,
per poi procedere alla sua analisi o, meglio, al suo ascolto nota per nota. Una volta completato il caricamento, infatti, Herd It
passa alla descrizione di ciò che ha sentito, quasi fosse un critico
musicale. "Questa canzone di folk alternativo è dotata di uno stile
funky. È bizzarra ed emozionale - questo un esempio di descrizione -
Una canzone con un ritmo duro che potrebbe essere ascoltata di primo
mattino durante il risveglio".
A questo punto, Luke Barrington, autore del progetto Herd It, ha sviluppato uno speciale algoritmo che permette la ricerca di canzoni simili attraverso un sistema di tag. È possibile dunque ottenere risultati dalla ricerca di parole chiave come ritmo duro, emozionale o risveglio. Herd It
è dotato infatti di un menù contenente voci divise in categorie, dal
tipo di emozione dell'utente alla strumentazione presente nei brani.
Oppure è possibile cercare una parola come guidare e veder
visualizzate una serie di canzoni non tanto sul tema del viaggio in
auto, ma adatte proprio all'ascolto mentre si è alla guida.
Mauro Vecchio
tratto da http://punto-informatico.it
1 novembre 2009
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