Comme vous le savez peut-être, je travaille sur le Bigdata et l’interprétation de ces données à l’échelle urbaine… et à mes heures perdues, j’écoute de la musique, encore de la musique, toujours de la musique. Je me lève, je travaille, je conduis et je m’endors avec de la musique. Une drogue qui ne fait pas de mal (sauf parfois aux oreilles de ma famille !).
Je me suis toujours dit qu’il était plus simple d’aimer la musique à l’époque de Mozart qu’aujourd’hui. Non pas qu’elle était meilleure, mais bien qu’il y en ai moins.
Mais aujourd’hui, je joins l’utile et l’agréable en vous présentant le projet ENO mené par un des laboratoires du MIT Media Lab.
Glenn McDonald s’explique :
« ENO (une fois chaque son) est une tentative en cours de génération d’un algorithme basé sur la lisibilité ajusté d’un diagramme de dispersion du genre musical et matérialisé dans l’espace. Le projet se base sur les données de suivi et d’analyses de 1374 genres de l’algorithme The Nest Echo. L’étalonnage reste flou, mais en générale, la répartition est plus organique vers le bas, et plus mécanique et électrique en haut; à gauche c’est plus dense et plus atmosphérique, et à droite c’est plus profond. »
Je ne peux que vous conseiller de prévoir du temps si vous cliquez sur le lien de la page, car outre les sélections stylistiques, ensuite, la base de données s’élargit avec les groupes et chanteurs qui s’inscrivent dans le style musical dédié.
C’est le propre de toute base de données : élargir le champ de vision d’un élément étudié. Et la sérendipité vous guette, car chaque style a son morceau à écouter.
Bon voyage
Inspiré de l’article de : Robbie Gonzalez (IO9)
Lien vers le site : Everynoiseatonce
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