A. The versificator, a machine described in George Orwell’s novel “1984”, automatically generated music for the hapless masses. The idea of removing humans from the creative process of making music, an art form so able to stir the soul, made for a good joke when the book was published in 1949. But today, computer programmers working in a new field called “music intelligence” are developing software capable of predicting which songs will become hits. This surprisingly accurate technology could profoundly change the way pop music is created.
B. The software uses a process called “spectral deconvolution” to isolate and analyse around 30 parameters that define a piece of music, including such things as sonic brilliance, octave, cadence, frequency range, fullness of sound, chord progression, timbre and “bend” (variations in pitch at the beginning and end of the same note). “Songs conform to a limited number of mathematical equations,” says Mike McCready of Platinum Blue, a music-intelligence company based in New York, that he founded last December. Platinum Blue has compiled a database of more than 3m successful musical arrangements, including data on their popularity in different markets. To the human ear, music has changed a lot over the years. Music-intelligence software, however, can reveal striking similarities in the underlying parameters of two songs from different eras that, even to a trained ear, seem unrelated. According to Platinum Blue’s software, called Music Science, for example, a number of hit songs by U2 have a close kinship to some of Beethoven’s compositions. If a song written today has parameters similar to those of a number of past hits, it could well be a hit too.
C. Carlos Quintero, a producer and remixer at Orixa Producciones in Madrid, recently tried out another music-intelligence system, called Hit Song Science (HSS). “It practically left me in shock, it’s stunning,” he says. Mr Quintero’s production company now has the most promising demo songs it receives from aspiring musicians evaluated by Polyphonic HMI, the Barcelona-based developer of HSS and Platinum Blue’s only serious competitor. (Both companies perform analyses in-house, rather than selling software.) The results—consisting of a graph, numerical scores, computer-generated comments and suggested changes—help Orixa’s managers decide which songs to produce. Then, during the recording and post-production phases, Orixa uses HSS to reanalyse successive versions of each track for fine-tuning.
D. Belief in music intelligence is spreading, as Polyphonic HMI and Platinum Blue rack up bull’s-eye predictions of success, including “Candy Shop” by 50 Cent, “Be the Girl” by Aslyn, “Unwritten” by Natasha Bedingfield, “She Says” by Howie Day, and “You’re Beautiful” by James Blunt. Still, labels that use music intelligence generally prefer to keep quiet about it, so non-disclosure agreements are common. “No one wants people to think their decisions are coming from a box,” says Ric Wake, an American producer of two Grammy-winning acts who routinely employs Music Science. Even so, the names of many customers have leaked out. They include Capitol Records, Universal Music Group, Sony Music, EMI and Casablanca Records. Labels sometimes don’t tell even their established artists when they use music intelligence to help decide which singles to promote.
E. Revenues at Polyphonic HMI will exceed $1m this year, twice last year’s take. In March the company began serving India’s music industry, after compiling a database of that country’s pop music. Platinum Blue refuses to release figures. But one of its managers, Trade Reed (who, like several people at Platinum Blue, used to work at Polyphonic HMI), says customers now come knocking—a reversal of the state of affairs not long ago, when “people’s eyes glazed over and they asked things like, ‘Are you joking?’” The service is relatively inexpensive: a year’s subscription for unlimited analyses typically costs a large record company around $100,000. And the service reduces the need for expensive “call-out” research, in which labels call consumers, play part of a song over the telephone, and compile their reactions.
F. It is not just record companies that are interested in music intelligence, however. The market is expanding as radio playlist-programmers adopt the technology, often to put mathematically similar songs together to create a better “flow”. Mobile operators such as Vodafone and Orange use the technology to develop mobile ring tones. Disney’s Hollywood Records uses music intelligence to design soundtracks. Mr McCready of Platinum Blue says television advertising agencies have expressed interest in using it to select jingles, which, while structurally similar to those in a successful previous campaign, sound fresh to consumers. Lawyers are also interested in using the technology. Hillel Parness, a specialist in music copyright-violation at Brown Raysman, a law firm in New York, contacted Platinum Blue to discuss the legal applications of the software. He would like to use the software in plagiarism suits as an objective way to alert judges, who often have little background in music, to suspicious similarities between two pieces of music. Music-intelligence software could also rustle up additional (and lucrative) copyright suits. Using a function known as “melody detection”, record labels will soon be able to use the software to find songs that may have plagiarised songs in the label’s catalogue.
G. Is there not a danger, however, that giving software a say in music selection will promote uniformity and hamper creativity? The opposite is more likely. High music-intelligence scores can help convince notoriously risk-averse and “it’s-who-you-know” record labels to take a chance on new talent. Take the case of Frederic Monneron, a publisher of equestrian books in Mesnil-Simon, a village of 150 people in Lower Normandy, France. After a setback in his love life, the 43-year-old self-taught guitarist and pianist set up a makeshift home studio, where he wrote and recorded 12 syrupy, and somewhat improbable, romantic-political ballads. For fun, he paid Polyphonic HMI to analyse his songs. The results indicated that the tunes had what it takes. In September a French label will begin distributing 200,000 copies of Monneron’s CD, “Fred’s Pentagone”, in Europe and North America. Two music videos and a tour will follow. “What happened is a fairy tale,” says Mr Monneron.
The Reading Passage has seven paragraphs A–G. Which paragraph contains the following information? Write the correct letter (A–G) in boxes 14–19 on your answer sheet.
Complete the following summary of the paragraphs of Reading Passage, using no more than two words from the Reading Passage for each answer. Write your answers in boxes 20–25 on your answer sheet.
Music intelligence software working theory is using a procedure named 20 ……………… which assess decades of parameters of a music. According to McCready, “Songs follows several 21 ………………”. The company he worked in called 22 ……………… which accumulates enough musical database. Music intelligence has ability to distinguish remarkable 23 ……………… between two different songs. For example, a software called 24 ……………… once compared pop songs from U2 and 25 ………………, and found there were a few close relationship between the two.
Which one is the CORRECT statement according to paragraphs F and G?
A. Music intelligence is not a promising industry
B. Music intelligence help judge make right decision
C. Music industry dominates music intelligence application
D. Music intelligence has a wide range of application
A. Chiếc “versificator” được mô tả trong tiểu thuyết “1984” của George Orwell là một cỗ máy tự động tạo ra âm nhạc cho đám đông không may mắn. Ý tưởng loại bỏ con người khỏi quá trình sáng tạo âm nhạc – một loại hình nghệ thuật có khả năng khơi gợi tâm hồn – nghe có vẻ khôi hài khi cuốn sách được xuất bản năm 1949. Nhưng ngày nay, các lập trình viên máy tính làm việc trong một lĩnh vực mới gọi là “trí tuệ âm nhạc” đang phát triển phần mềm có thể dự đoán ca khúc nào sẽ trở thành bản hit. Công nghệ có độ chính xác đáng ngạc nhiên này có thể làm thay đổi sâu sắc cách tạo ra nhạc pop.
B. Phần mềm này sử dụng một quy trình gọi là “spectral deconvolution” để tách biệt và phân tích khoảng 30 yếu tố xác định một bản nhạc, bao gồm những đặc tính như độ sáng âm thanh (sonic brilliance), quãng tám (octave), nhịp kết (cadence), dải tần số, độ đầy âm thanh, chuỗi hợp âm (chord progression), âm sắc (timbre) và độ uốn (bend – sự thay đổi cao độ ở đầu và cuối cùng một nốt). “Các bài hát tuân theo một số lượng giới hạn các phương trình toán học,” Mike McCready, người sáng lập công ty trí tuệ âm nhạc Platinum Blue ở New York, cho biết. Platinum Blue đã xây dựng một cơ sở dữ liệu hơn 3 triệu bản phối nhạc thành công, bao gồm dữ liệu về mức độ phổ biến của chúng ở các thị trường khác nhau. Đối với tai người, âm nhạc đã thay đổi rất nhiều qua các năm. Tuy nhiên, phần mềm trí tuệ âm nhạc có thể phát hiện những điểm tương đồng nổi bật trong các yếu tố nền tảng của hai ca khúc thuộc hai thời kỳ khác nhau – điều mà ngay cả người nghe chuyên môn cũng có thể không nhận ra. Theo phần mềm của Platinum Blue, gọi là Music Science, một số bản hit của U2 có mối liên hệ gần gũi với một vài tác phẩm của Beethoven. Nếu một ca khúc được sáng tác ngày nay có các yếu tố tương tự nhiều hit trong quá khứ, nó cũng có thể trở thành hit.
C. Carlos Quintero, một nhà sản xuất kiêm phối nhạc tại Orixa Producciones ở Madrid, gần đây đã thử một hệ thống trí tuệ âm nhạc khác, tên là Hit Song Science (HSS). “Nó khiến tôi gần như sốc, thật kinh ngạc,” anh nói. Công ty sản xuất của Quintero hiện để Polyphonic HMI – nhà phát triển HSS ở Barcelona và là đối thủ cạnh tranh duy nhất thực sự của Platinum Blue – đánh giá những bản demo tiềm năng nhất từ các nhạc sĩ đang khát khao nổi tiếng gửi đến. (Cả hai công ty đều thực hiện phân tích tại chỗ, thay vì bán phần mềm.) Kết quả – bao gồm biểu đồ, điểm số, nhận xét do máy tính tạo ra và các gợi ý chỉnh sửa – giúp ban quản lý của Orixa quyết định sẽ sản xuất ca khúc nào. Sau đó, trong quá trình thu âm và hậu kỳ, Orixa sử dụng HSS để phân tích lại các phiên bản tiếp theo của mỗi track nhằm điều chỉnh tinh tế.
D. Niềm tin vào trí tuệ âm nhạc đang lan rộng khi Polyphonic HMI và Platinum Blue liên tiếp đưa ra dự đoán trúng phóc về thành công của các ca khúc như “Candy Shop” của 50 Cent, “Be the Girl” của Aslyn, “Unwritten” của Natasha Bedingfield, “She Says” của Howie Day và “You’re Beautiful” của James Blunt. Tuy nhiên, các hãng đĩa khi dùng trí tuệ âm nhạc thường muốn giữ kín điều đó, do vậy các thỏa thuận không tiết lộ được sử dụng phổ biến. “Không ai muốn người khác nghĩ rằng quyết định của mình dựa trên một cái hộp,” nhà sản xuất Ric Wake – người từng đoạt giải Grammy và thường xuyên sử dụng Music Science – chia sẻ. Dù vậy, nhiều khách hàng vẫn bị lộ danh tính. Họ bao gồm Capitol Records, Universal Music Group, Sony Music, EMI và Casablanca Records. Đôi khi, các hãng đĩa không nói với cả nghệ sĩ nổi tiếng của họ khi họ dùng trí tuệ âm nhạc để giúp quyết định ca khúc chủ đề nào cần quảng bá.
E. Doanh thu của Polyphonic HMI năm nay sẽ vượt 1 triệu đô, gấp đôi năm ngoái. Vào tháng Ba, công ty bắt đầu phục vụ cho ngành công nghiệp âm nhạc Ấn Độ, sau khi tổng hợp xong cơ sở dữ liệu về nhạc pop nước này. Platinum Blue từ chối tiết lộ số liệu. Nhưng một nhà quản lý của hãng, Trade Reed (người, giống một số nhân sự khác ở Platinum Blue, từng làm việc tại Polyphonic HMI), cho biết giờ đây khách hàng tự tìm đến, trái ngược hẳn với giai đoạn trước đó không lâu, khi “người ta nhìn chúng tôi với ánh mắt ngơ ngác và hỏi kiểu ‘Anh đùa à?’”. Dịch vụ này tương đối rẻ: một gói thuê bao một năm để phân tích không giới hạn thông thường chỉ tốn khoảng 100.000 đô la cho một hãng đĩa lớn. Và nó còn giúp giảm nhu cầu thực hiện các nghiên cứu “call-out” tốn kém, khi các hãng đĩa gọi cho người tiêu dùng, phát một đoạn ca khúc qua điện thoại rồi tổng hợp phản hồi.
F. Không chỉ có các hãng đĩa quan tâm đến trí tuệ âm nhạc. Thị trường đang mở rộng khi các nhà lập danh sách phát cho đài phát thanh áp dụng công nghệ này, thường ghép các bài hát có nét tương đồng về mặt toán học để tạo “dòng chảy” tốt hơn. Các nhà mạng di động như Vodafone và Orange dùng công nghệ này để phát triển nhạc chuông. Hollywood Records của Disney dùng trí tuệ âm nhạc để thiết kế nhạc phim. Ông McCready từ Platinum Blue cho hay các hãng quảng cáo truyền hình cũng muốn dùng công cụ này để lựa chọn jingle – những đoạn nhạc quảng cáo có cấu trúc tương tự với chiến dịch đã thành công trước đó, nhưng vẫn đủ mới lạ với người nghe. Giới luật sư cũng chú ý đến công nghệ này. Hillel Parness – một chuyên gia về vi phạm bản quyền âm nhạc ở hãng luật Brown Raysman, New York – đã liên hệ với Platinum Blue để bàn về ứng dụng pháp lý của phần mềm. Ông muốn dùng nó trong các vụ kiện đạo nhạc như một phương tiện khách quan nhằm cảnh báo các thẩm phán – thường ít kiến thức về âm nhạc – rằng có sự tương đồng đáng ngờ giữa hai tác phẩm. Phần mềm trí tuệ âm nhạc cũng có thể khơi dậy thêm nhiều vụ kiện bản quyền (rất có lợi). Nhờ chức năng “phát hiện giai điệu”, các hãng đĩa sắp tới sẽ có thể dùng phần mềm để tìm ra ca khúc có thể đạo nhạc các bài trong danh mục của hãng.
G. Nhưng liệu việc để phần mềm quyết định chọn nhạc có nguy cơ dẫn đến sự đồng nhất và kìm hãm sức sáng tạo? Trái lại mới đúng. Điểm số cao từ trí tuệ âm nhạc có thể giúp thuyết phục những hãng đĩa vốn nổi tiếng là ngại rủi ro và “phải có quan hệ” dám đầu tư vào tài năng mới. Hãy lấy ví dụ về Frederic Monneron, một người xuất bản sách về cưỡi ngựa ở vùng Mesnil-Simon, một làng chỉ 150 dân ở Lower Normandy, Pháp. Sau khi gặp trắc trở trong tình yêu, người đàn ông 43 tuổi này – vốn tự học guitar và piano – đã lập một phòng thu tạm ngay tại nhà, nơi ông sáng tác và thu 12 ca khúc trữ tình-chính trị có phần ngọt lịm, khó tin. Cho vui, ông đem những ca khúc đó đi phân tích qua Polyphonic HMI. Kết quả cho thấy những bản nhạc của ông có đủ các yếu tố cần thiết. Tháng Chín tới, một hãng đĩa Pháp sẽ bắt đầu phát hành 200.000 bản CD “Fred’s Pentagone” ở châu Âu và Bắc Mỹ. Hai video nhạc và một chuyến lưu diễn cũng sẽ diễn ra. “Những gì xảy ra giống như một câu chuyện cổ tích,” ông Monneron nói.