Shazam It! Music Recognition Algorithms, Fingerprinting, and Processing
샤잠(Shazam)의 작동원리에 관한 글입니다. 원문은 위에 영문 제목을 클릭해 주세요.
너무 길어서 번역은 패스하겠습니다. 결론 부분이 인상적이어서 이 부분만 옮겨 보겠습니다. 결국 샤잠이 작동하는 알고리즘을 통해 무엇을 할 수 있을까에 대한 저자의 의견인데요. 이렇습니다.
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This kind of music recognition software can be used for finding the similarities between songs. Now that you understand how Shazam works, you can see how this can have applications beyond simply Shazaming that nostalgic song playing on the taxi radio. For example, it can help to identify plagiarism in music, or to find out who was the initial inspiration to some pioneers of blues, jazz, rock, pop or any other genre. Maybe a good experiment would be to fill up the database with the classical music of Bach, Beethoven, Vivaldi, Wagner, Chopin and Mozart and try finding the similarities between songs. You would think that even Bob Dylan, Elvis Presley and Robert Johnson were plagiarists!
이런 종류의 음악 인식 소프트웨어는 음악들 간에 유사성을 찾을 수 있게 해준다. 이 글을 읽었으니 이제 이 샤잠이 어떻게 작동하는지 알았을텐데, 이 원리를 알고 나면 그냥 택시에서 흘러나오는 음악이 뭔지를 맞추는데 샤잠을 이용하는데서 그치지 않고 뭔가 다른 것에도 응용할 수 있으리라는 것을 짐작했을 것이다. 예를들면, 이 원리를 응용하면 표절에 대해서도 확인할 수 있고, 블루스, 재즈, 락, 팝과 같은 장르를 탄생시키는데 선도적 역할을 한 아티스트가 누구인지도 찾을 수 있다. 아마도 베토베, 비발디, 바그너, 쇼팽, 모짜르트 같은 사람들의 곡으로 데이터 베이스를 가득 채우고 나서 곡들간의 유사성을 찾아볼 수도 있을 것이다. 어쩌면 밥딜런, 엘비스프레슬리, 로버트 존슨같은 사람마저도 표절을 했다고 생각하게 될는지도 모른다.
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이 글을 쓴 사람과 아주 비슷한 의견을 낸 사람이 있는데요, 제가 얼마전에 블로깅 하기도 했습니다. (여기를 눌러주세요) 샤잠을 통해 음악 인식 소프트웨어에 대해서 글을 쓴 사람과 그림을 인식할 수 있는 인공지능을 통해 창의력을 측정해보고자 했던 럿거스 대학교의 Ahmed Elgammal 모두 이러한 과정을 통해서 작품들 간의 유사성을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 누가 예술사에서 기억될만큼 창의적인 작품을 내었고 그로 인해 새로운 사조를 출현시켰는지에 대해서 알 수 있을것이라 쓰고 있습니다.
음악 인식이든 그림 인식이든 간에 이제 컴퓨터가 사전에 주어진 아무런 가이드라인이 없는 상태에서 콘텐츠 간 유사성과 차이점을 구별해 내는 수준에 온 것 만은 분명한 것 같습니다. 이 글을 쓴 JOVAN JOVANOVIC 의 말대로 이제는 단순히 "이 노래의 제목이 뭐였더라?"에만 국한해서 이 알고리즘을 사용하는 것은 조금 아깝다는 생각이 드네요. 뭐가 쓰면 좋을까요...? 제보 좀 부탁드립니다.
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