У својој студији, тим је испитао скуп података од 110 популарних филмова објављених између 2014. и 2019. године.
Затим су применили мрежу дубоког учења,који је извлачио звучне информације као што су тембар, хармонија, мелодија, ритам и тон из музике и партитуре сваког филма. Користила је машинско учење да анализира ове музичке карактеристике и била је у стању да прецизно класификује жанрове сваког филма само на основу тих карактеристика.
Научници су такође протумачили ове моделе наидентификују које музичке карактеристике највише указују на разлике међу жанровима. Модели нису указивали које врсте нота или инструмената су повезане са сваким жанром, али су открили да су тонске и тембарске карактеристике најважније у предвиђању филмског жанра.
Интуитивно је јасно да су звучни записи различитижанрови филмова користе одређене музичке елементе. Ром-коми карактеришу богате жице и лирске мелодије, док су хорор филмови пуни узнемирујућих, пискавих фреквенција и застрашујуће нескладних нота.
Међутим, научници су одлучили да пронађу квантитативнедоказ да се елементи звучног записа филма могу користити за карактеризацију жанра филма. Они су били први који су применили моделе дубоког учења на звучну подлогу да виде да ли компјутер може да предвиди филмски жанр само на основу музике. Испоставило се да вештачка интелигенција заиста може тачно да класификује жанр филма користећи машинско учење. Студија је потврдила претпоставку научника да звучна подлога филма снажно утиче на начин на који људи перципирају различите слике.
Читати Даље
Јединствени чамац се за два минута претвара у подморницу и непријатељу је невидљив
Физичари су охладили атоме до најниже температуре на свету
Најдетаљнији модел универзума објављен је на интернету. Свако може то проучити