Müzikseverler ve eleştirmenler, Beatles’ın müziğinin sadece birkaç yıl içinde büyük bir değişime uğradığını bilir. Fakat bugüne dek bu süreci ölçen bilimsel bir çalışma yapılmamıştı. Lawrence Teknoloji Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcilerinin, Beatles’ın müzikal ilerlemesinin de incelenmesini sağlayan, müzik stillerini analiz edip karşılaştırabilen bir yapay zekâ algoritması geliştirmiş olmaları bu durumu değiştirebilir.
Yard. Doç. Lior Shamir ve yüksek lisans öğrencisi Joe George daha önce balinaların ses iletişimini incelemek için oluşturdukları ses analiz teknolojisini geliştirerek, Beatles ve Queen, U2, ABBA ve Tears for Fears gibi popüler müzik gruplarının albümlerinin incelenmesine yardımcı olacak bir algoritma oluşturdular. Pattern Recognition Letters dergisinin Ağustos sayısında yayımlanan çalışma, Beatles müziğinin yapısının bir albümden diğerine devamlı geliştiğini gösterdi.
Algoritma öncelikle her şarkıyı ses içeriğinden görsel grafiğe, yani spektrograma çevirerek çalışmaya başlıyor. Böylelikle ses analizi, bir görsel analiz sürecine dönüşüyor. Görsel analiz de, her bir müzik spektrogramını, görsel desen ve şekilleri yaklaşık 3000 sayısal gösterge toplamına çeviren kapsamlı algoritmalar uygulanarak yapılıyor. Daha sonraki aşamada, istatiksel yöntemler kullanılıp, şekil benzerlikleri üzerinden tanımlama yapılarak farklı müzik parçaları arasındaki benzerlikler ölçülüyor.
Popüler müzikte albümler müzisyenlerin müzikal gelişimlerindeki kilometre taşları olarak görülür ve albümlerdeki şarkı toplamı bir müzik grubunun gelişiminin ölçümünü yapabilmek için yeterli veriyi sağlar.
LTU’daki çalışma Beatles’ın Büyük Britanya’da çıkan 13 stüdyo albümünden, her biri başka albümlerde olmak üzere, 11 faklı şarkıyı analiz etti ve tüm şarkıların analiz edilen diğer şarkılarla benzerlikleri ölçüldü. Sonrasında her bir şarkının analiz sonucu, albümler arasındaki benzerlikleri karşılaştırmak için kullanıldı. Algoritma tarafından yapılan albümlerin otomatik sıralanışı ile her albümün kaydediliş tarihlerinin oluşturduğu kronolojik sıra birbiriyle çakıştı. Bu sıra ilk albüm olan Please, Please Me ile başlayıp sonraki erken dönem albümleri olan Withthe Beatles, Beatles for Sale ve A Hard Day’s Night ile devam eder.
Albüm sıralanışının otomatik ortaklığı, bilgisayar algoritmasının ilk albüm olan Please, Please Me’de yer alan şarkıların ikinci albüm olan Withthe Beatles albümündeki şarkılarla en yüksek benzerlikte olduğuna, kaydedilen son albüm olan Abbey Road albümündeki şarkılarla da en az benzerlikte olduğuna karar verdiğini gösterdi. Sıranın devamını algoritma Help!, Rubber Soul, Revolver, Sergeant Pepper’s Lonely Hearts Club Band, Magical Mystery Tour, Yellow Submarine ve The Beatles (The White Album) albümlerini koyarak oluşturdu. Let It Be albümü piyasaya çıkan son albüm olmasına rağmen, algoritma albümdeki şarkıların Abbey Road albümündeki şarkılardan daha önce kaydedildiğini de saptadı.
Shamir, Beatles hayranı olmayan insanların Help! albümünün Rubber Soul albümünden önce kaydedildiğini bilemeyeceklerini, ama oluşturulan algoritmanın bunu saptayabildiğini belirterek, deneyin yapay zekânın popüler müzik albümlerini tamamen farklı bir yolla dinleyerek müzikal anlamda gerçekleşen değişim ve gelişimi saptayabildiğini söylüyor.
Bilgisayar algoritması, sadece ses verilerini analiz ederek, çalışmadaki diğer grupların albümlerinin de bir istisna dışında, kronolojik sırasını belirleyebildi. 15 yıl arayla çıkan iki Tears for Fears albümü arasında güçlü benzerlikler saptandı. Bu istisnai durum ise, 1989’da çıkan Seeds of Love albümünün grubun dağılmasından önceki son albümü olması ve 2004’te çıkan Everybody Loves a Happy Ending albümünün grubun tekrar bir araya gelmesinden sonra kaydedilmesiyle açıklanabilir. Queen örneğinde ise bilgisayar, sadece albümleri kronolojik olarak sıralamakla kalmayıp, albümleri Queen’in müzikal kariyerindeki esas değişiklik olarak kabul gören Hot Space albümünden öncekiler ve sonrakiler olarak grupladı.
Bu büyük veri çağında, bu ve benzeri algoritmalar müzik veri tabanlarını araştırmada ve organize etmede yardımcı olurken, bireysel bir dinleyicinin tercihleriyle örtüşen müzikleri de saptayabilir.
