Mumble Rap mithilfe von Data Science erkennen

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Mumble Rap mithilfe von Data Science erkennen

Achtung: Dieser Artikel zitiert Rap-Texte, die explizite Sprache enthalten können.

Einführung

Wer mich kennt, weiß, dass ich viel Zeit damit verbringe, mit Daten zu arbeiten und Rap-Musik zu hören. Seit ich in der Grundschule meine erste CD Big Willie Style von Will Smith erhalten habe, höre ich praktisch jeden Tag mehrere Stunden lang Rap. Von der Grundschule bis heute habe ich Wissen und Erfahrung in vielen Bereichen erworben, darunter Daten und Statistiken, aber natürlich hat sich auch die Welt des Raps weiterentwickelt. In der jüngeren Geschichte des Hip-Hop ist ein neues Subgenre namens Mumble Rap entstanden.

Urbanes Wörterbuch definiert Mumble-Rap als eine Form von Musik, die wie ein Schlaganfall-Opfer klingt, der versucht, eine Rede zu halten; es ist oft unverständlich und unlogisch.. Meiner Meinung nach wäre ein gutes Beispiel für Mumble Rap Playboi Cartis @ MEH , von denen der Top-YouTube-Kommentar lautet Klingt gut, kann die englische Version kaum erwarten.. Allerdings ist nicht jedes Beispiel so eindeutig, und manche Rapper wollen mit dem Begriff Mumble auch gar nicht in Verbindung gebracht werden. Wer darf also entscheiden, welche Rapper die Kriterien erfüllen, um ein Mumble-Rapper zu sein? Da sogar die Wikipedia Eintrag beschreibt es als lose definiert, habe ich beschlossen, meine Daten-Toolbox zu öffnen, um einen objektiveren Hinweis darauf zu erhalten, wie viel Ihr Lieblingsrapper murmelt.

Wie man auf Mumble testet

Meine Idee, auf Mumble zu testen, war ziemlich einfach:

  • Wähle ein Lied
  • Füttere es in einen Sprach-zu-Text-Konverter
  • Vergleichen Sie generierten Text mit tatsächlichen Texten

Nun, wie bei jedem Softwareprojekt, lief natürlich nicht alles so glatt wie geplant. Ich habe vor etwa einem Jahr mit der Arbeit an diesem Projekt begonnen, aber nach einigen ersten Tests schien es, als ob der Voice-to-Text-Konverter (Google API) wirklich mit Beats, Instrumenten und anderen Klängen im Hintergrund zu kämpfen hatte. Die Kombination aus extrem schlechten Ergebnissen und einer Menge anderer Projektideen hat mich dazu gebracht, dieses Projekt aufzugeben.

Schneller Vorlauf bis Anfang 2020, sah ich einen Beitrag auf Reddit, in dem jemand ein Online-Tool erstellt hat, um Gesang aus Songs zu extrahieren. Da dies der fehlende Schlüssel war, habe ich mir wieder Hoffnungen gemacht, dieses Projekt abzuschließen. Das Grundkonzept zur Bestimmung der Murmelmenge ist gleich geblieben:

Außer dieses Mal würde ich das Tool verwenden, um zuerst die Vocals zu extrahieren.

Lassen Sie uns nun etwas genauer darauf eingehen, wie ich die Daten erhalten und die Analyse durchgeführt habe.

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zudatascience.com

Mumble Rap mithilfe von Data Science erkennen

Erkennung von Mumble Rap mithilfe von Data Science. Ich habe ein einfaches Modell mit Voice-to-Text erstellt, um zwischen normalem Rap und Mumble-Rap zu unterscheiden.