面向傾聽機器的音樂推文

本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，僅反映作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點

我最近一直忙於完成碩士論文，並在推特上釋出了一些關於這個過程的抱怨和自創標籤。

#論文即興曲 可能除了我之外對任何人都沒有啟發，但是如果我所有關於這個過程的推文都在不知不覺中變成了公共音樂呢？

聆聽機器 是作曲家兼大提琴家彼得·格雷格森（Peter Gregson）和博士研究員兼藝術程式設計師丹尼爾·瓊斯（Daniel Jones）的專案。他們收集了 500 位身份不明的人的推特 feed，並將它們變成持續不斷的音樂流。

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來自網站的常見問題解答:

究竟是什麼被翻譯成聲音？

音樂和人類語言具有非常不同的屬性，因此不可能將一種直接翻譯成另一種。相反，“聆聽機器”提取各種資訊片段，並使用它們來控制樂曲的不同引數。

• 推文的總體速率與觸發的音樂的速率和速度相關
• 情感趨勢控制著樂曲的音樂模式：正面、負面或中性
• 構成推文的短語和句子用於生成音符序列
• 其他關鍵詞和主題用於觸發樂曲中更大的樂章

要了解有關“聆聽機器”如何工作的更多資訊，請在此處檢視他們的深入解釋。

我可能不是為這臺機器提供動力的 500 位推特使用者之一，但它絕對可以算作我的 #論文即興曲 之一。