मॉडलिंग मेलोडी

मरियम वेबस्टर डिक्शनरी के अनुसार, कोई भी मॉडल अभिधारणाओं, डेटा और/या अनुमानों की एक प्रणाली को संदर्भित करता है जो गणितीय रूप से किसी इकाई या मामलों की स्थिति का वर्णन करता है। एक सांख्यिकीय मॉडल अपनी सटीकता में किसी भी अन्य वैज्ञानिक अनुशासन के मॉडल से भिन्न होता है। जबकि अन्य विषय सटीक वास्तविकता की नकल करने की कोशिश करते हैं, सांख्यिकीय मॉडल वास्तविकता का एक अनुमान पेश करते हैं जो न केवल यह पहचानता है कि त्रुटि आ सकती है बल्कि त्रुटि के प्रबंधन के तरीके भी सुझाता है। लेकिन इस विषय के पूर्वजों ने यह अनुमान नहीं लगाया होगा कि इसका उपयोग धुनों को मॉडलिंग करने के लिए किया जाएगा।

1998 में, डेविड एम. फ्रांज ने जॉन कोलट्रैन के "जाइंट स्टेप्स" का मॉडल तैयार किया और इसके सुधारों के विरुद्ध इसका विश्लेषण किया। 2002 में, यी-वेन लियू और एलेनोर सेल्फ्रिज-फील्ड ने भी सोचा कि संगीत को एक यादृच्छिक प्रक्रिया के रूप में माना जा सकता है। किसी भी संगीत रचना में नोट्स, कॉर्ड्स, डायनामिक्स और टेम्पो का एक यादृच्छिक क्रम होता है जो समय के साथ बदलता रहता है। उदाहरण के लिए, हिंदुस्तानी संगीत सात स्वरों (सा, रे, गा, मा, पा, धा, नी) पर आधारित है। कोई भी संगीत एपिसोड ऐसे नोट्स का एक समय-अनुक्रम होता है जहां प्रत्येक नोट राग द्वारा अनुमत तीन सप्तक (निचला, मध्य और उच्च) में से किसी एक से मेल खाता है। यदि कोई यह मान सकता है कि प्रत्येक संक्रमण (एसए से नी) के दौरान, परिणामी नोट पिछले नोट या नोट्स पर निर्भर करता है, तो कोई गीत को मॉडल करने के लिए मार्कोव चेन का उपयोग कर सकता है। लियू और फील्ड ने संगीत की एक विशेष शैली की मार्कोव श्रृंखला को परिभाषित करने के लिए अंतर्निहित संक्रमण संभाव्यता मैट्रिक्स को निकालने के लिए चार चरणों का सुझाव दिया: i) जितना संभव हो उतनी रचनाओं के साथ किसी विशेष शैली के प्रदर्शनों की सूची का निर्माण करना ii) उस प्रदर्शनों की सूची में सभी कार्यों को एन्कोड करना संगीत संकेतन iii) उन सभी संभावित स्थितियों को नोट करें जिनसे रचनाएं गुजरती हैं iv) प्रदर्शनों की सूची के भीतर सभी रचनाओं के लिए नोट किए गए संक्रमणों की वास्तविक संख्या के आधार पर टीपीएम को परिभाषित करने वाले एमसी को प्राप्त करें।

नंदिनी सरमा और प्रणिता सरमा ने अपना शोध प्रकाशित किया है जो संगीत के एक टुकड़े से संबद्ध राग की पहचान से संबंधित है। उन्होंने "दिल हूम हूम करे" गाना चुना, वेबसाइट www.notesandsargam.com से गाने का सरगम स्वर उठाया, और विष्णु नारायण भातखंडे की पुस्तक क्रमिक पुस्तक मलिका के छह खंडों से भारतीय शास्त्रीय राग का स्वर उठाया। : हिंदुस्तानी संगीत पद्धति। स्वरों और सप्तकों की घटना के अनुरूप, यह देखा गया कि यह गीत राग भूपाली और राग देशकर दोनों के समान था। हालाँकि, ये दोनों राग वादी स्वर की प्रमुखता में भिन्न हैं। यह पता लगाने के लिए कि गाना किस राग के करीब है, शोधकर्ताओं ने उनकी 'दूरी' के माप के रूप में कुल्बैक-लीब्लर डाइवर्जेंस, एक उपयोगी सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग किया। अंततः उन्होंने यह निष्कर्ष निकाला कि स्वर और सप्तक की दृष्टि से यह गीत राग देशकर से अधिक मेल खाता है।

2005 में, फ्रांसीसी विद्वानों, पियरे रॉय, जीन-जूलियन औकॉट्यूरियर, फ्रेंकोइस पचेट और एंथोनी ब्यूरिव ने पहली बार संगीत के क्षेत्र में केएलडी पेश किया, जो अब तक पैटर्न पहचान समस्याओं में उपयोग किया जाने वाला एक उपकरण है। 2002 में, लियू और फील्ड ने मोजार्ट द्वारा 100 मूवमेंट और हेडन द्वारा 212 मूवमेंट वाली स्ट्रिंग चौकड़ी का प्रयोग किया। उनके पैटर्न को 'सीखने' के बाद, उन्होंने कंप्यूटर और मनुष्यों के बीच एक कंपोजर पहचान समस्या चलाई और पाया कि कंप्यूटर का प्रदर्शन महत्वपूर्ण है। 2010 में, सी. चार्बुइलेट और तीन अन्य ने सिमेट्रिज्ड केएलडी माप का उपयोग करके बड़े डेटाबेस में समानता के आधार पर संगीत खोजने के लिए एक तेज़ एल्गोरिदम का प्रस्ताव रखा और सफलतापूर्वक परीक्षण किया। 2012 में, डी. श्निट्ज़र, ए. फ्लेक्सर और जी. विडमर ने फ़िल्टर-एंड-रिफाइन पद्धति का उपयोग किया और एक प्रोटोटाइप संगीत अनुशंसा वेब सेवा बनाई, जो 2.5 मिलियन ट्रैक के संग्रह पर काम करती थी। उन्होंने ध्वनिक समानता और शैली वर्गीकरण प्राप्त करने के लिए केएलडी माप का भी उपयोग किया। सूची जारी है.

इन वर्षों में, हम देखते हैं कि संगीतशास्त्र में सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग बड़े संग्रहों में संगीत समानता खोज, संगीत अनुशंसा, संगीतकार पहचान और शैली वर्गीकरण के लिए किया गया था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के युग में, वह दिन शायद बहुत दूर नहीं है जब नए जमाने के चैटजीपीटी नए राग, धुन या संगीत के टुकड़े बनाना शुरू कर देंगे।

CREDIT NEWS: telegraphindia