In ihrer Studie untersuchte das Team einen Datensatz von 110 beliebten Filmen, die zwischen 2014 und 2019 veröffentlicht wurden.
Dann wendeten sie ein Deep-Learning-Netzwerk an,die akustische Informationen wie Timbre, Harmonie, Melodie, Rhythmus und Ton aus der Musik und der Partitur jedes Films extrahierten. Sie nutzte maschinelles Lernen, um diese musikalischen Merkmale zu analysieren und konnte die Genres jedes Films allein anhand dieser Merkmale genau klassifizieren.
Wissenschaftler haben diese Modelle auch so interpretiert, dassbestimmen, welche musikalischen Merkmale am ehesten auf Unterschiede zwischen den Genres hinweisen. Die Modelle gaben nicht an, welche Arten von Noten oder Instrumenten mit jedem Genre verbunden waren, aber sie stellten fest, dass Klang- und Timbre-Eigenschaften bei der Vorhersage eines Filmgenres am wichtigsten sind.
Es ist intuitiv klar, dass die Soundtracks verschiedenerFilmgenres verwenden bestimmte musikalische Elemente. Rom-Coms bieten satte Streicher und lyrische Melodien, während Horrorfilme voller verstörender, schriller Frequenzen und erschreckend unharmonischer Töne sind.
Die Wissenschaftler beschlossen jedoch, quantitativeBeweise dafür, dass Elemente des Soundtracks eines Films verwendet werden können, um das Genre eines Films zu charakterisieren. Sie waren die ersten, die Deep-Learning-Modelle auf einen Soundtrack anwandten, um zu sehen, ob ein Computer ein Filmgenre allein basierend auf Musik vorhersagen könnte. Es stellte sich heraus, dass KI das Genre eines Films mithilfe von maschinellem Lernen tatsächlich genau einordnen kann. Die Studie bestätigte die Annahme der Wissenschaftler, dass der Soundtrack des Films die Wahrnehmung verschiedener Bilder stark beeinflusst.
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