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學者也追星 | 用統計學分析,解開披頭士歌曲的作者之謎

時間:2018-09-28 14:43 閱讀:1485 整理:市場調研公司

計量文體學(stylometry)是一種使用統計學技術來確定作者的方法,最著名的案例就是確定“大學炸彈客”的真身是泰德·卡辛斯基(Theodor Kaczynski),還發現莎士比亞和克里斯托弗·馬洛(Christopher Marlowe)合作完成了《亨利四世》的劇本。在文本分析的過程中,暴露“幕后主筆”的并非那些不尋常的用詞,而是最常用的詞匯——常用詞匯(如介詞)的反復出現,標志了一個人可能的身份。

在愛德華王子島的某次科學大會上,哈佛大學的統計學高級講師馬克·格利克曼(Mark Glickman)和戴爾豪斯大學的數學教授杰森·布朗(Jason Brown)意外發現對方也是披頭士樂隊(Beatles)的“真愛粉”,他們都想知道計量文體學的方法能否回答那個爭議不休的問題:這些歌到底是誰寫的,是列儂還是麥卡特尼?

格利克曼解釋說,對于大部分標著“列儂-麥卡特尼”的歌曲,大家都清楚,也白紙黑字地寫明,這是兩人中的誰寫的歌。然而,有數量驚人的歌曲(或者歌曲中某些段落)的作者尚存爭議。例如,沒人知道是誰創作了《In my Life》,這首歌出自 1965 年的專輯《橡皮靈魂》(Rubber Soul),在《滾石》(Rolling Stone)評選的“史上最偉大的 500首 歌曲”中排名第 23 位。列儂和麥卡特尼對這首歌的記憶完全不同。“所以,我們想知道是否能夠使用數據分析技術,試圖解開這首歌的創作之謎,看看它到底出自哪位之手。”格利克曼講道。

在哈佛統計學專業學生宋瑞安(音譯,Ryan Song)的幫助下,格利克曼和布朗按照五個特征維度“解構”了披頭士從 1962 年到 1966 年的所有歌曲。每個特征維度統計表示歌曲中某一音樂性特征出現的頻率。“因為很難通過任何直接的方式將歌曲的音樂內容量化出來,所以我們方法背后的主要思想就是將歌曲轉為一套不同的數據結構,通過定量方法給歌曲打上‘標簽’,從而進行檢驗?!备窭寺^續說道,“試想一下,我們可以將某一種顏色解構成紅、綠、藍三種顏色按一定權重的組合。我們用同樣的方法來處理披頭士的歌,當然其中的成分不止三種??傊覀兊姆椒▽⒏枨纸鉃? 149 種成分?!?

“歌曲的第一類特征就是不同常用和弦的使用頻率,以及不常用和弦的集合,”格利克曼解釋說,“我們確定了 11 種和弦類別?!比缓?,他們將旋律音符的特征提取出來,也就是主唱所唱的音符。接下來,他們記錄下和弦轉換的頻率,即一個和弦接著另一個和弦出現的頻率。在這里,他們再次將不常用的和弦轉換歸入單獨的分類中。第四步,他們記錄連續旋律音符對出現的頻率。

最后,他們將歌曲分解為由四個旋律音符組成的“等高線”。格利克曼介紹,“等高線”就是四個旋音符旋律走向的排列順序,分為“上升”、“下降”和“保持不變”。換言之,如果四個音符的走向是音調逐漸上升,那么其“等高線”就是“上升-上升-上升”,即每兩個連續音符之間的音調是上升關系。格利克曼說,通過研究四音符等高線,能夠獲得額外的細節,有助于區分旋律創作的風格。

在這里,格利克曼指出,這五個分類維度之所以能夠作為不同音樂創作風格的“標簽”,是因為大家都非常熟悉披頭士的作曲風格:列儂寫的歌通常旋律線起伏變化不大。

“想想列儂的《Help!》,它基本上是這樣,‘當我更年輕的時候,比今天要年輕得多的時候’(When I was younger, so much younger than today),音調的變化不大。旋律會重復停留在同一個音符上,只在某些短樂句中出現變化。而保羅·麥卡特尼的歌,比如《Michelle》,‘蜜雪兒,我的美人,這幾個字母組合起來多么動聽’('Michelle, ma belle. Sont les mots qui vont très bien ensemble.),這一句的音調真是迂回曲折。”

通過音樂性特征來解決未知或者爭議作者問題,我們可以從以下三個步驟了解他們的方法:

首先,他們的模型假定一首歌中 149 個音樂性特征的每一個出現頻率都取決于歌曲作者。以“基音”(tonic,一首歌的主調和弦)為例,列儂歌曲的基音會有一定的出現頻率,而麥克特尼歌曲中基音出現頻率可能與之不同。

其次,他們使用概率論的一種常用工具“貝葉斯定理”(Bayes rule)來反轉概率。換言之,他們先統計作者明確的歌曲中 149 個音樂性特征的頻率,由此建立一個概率模型,再利用這 149 個特征頻率判斷一首歌的作者是列農或麥卡特尼的概率。然后,他們使用 70 首已確定作者的列儂-麥卡特尼合作歌曲或者歌曲段落訓練這個模型。

最后,他們用經過訓練的模型判斷作者有爭議的列儂-麥卡特尼合作歌曲或歌曲段落,預測它的作者是某個人的概率。

“所以,《In My Life》這首歌是麥卡特尼作曲的概率為 .018,也就意味著,列儂才是真正的作者?!丙溈ㄌ啬嵊涘e了。但是《The Word》這首歌,格利克曼曾認為它肯定是列儂作曲,但是模型預測結果告訴他作者幾乎肯定是麥卡特尼。

除了做一個音樂版《誰是真兇》(Whodunnit?,一檔娛樂節目)之外,這個模型還能有更多的用處嗎?“當然,”格利克曼肯定道,“這個技術可以被推廣到其他地方,我們可以回顧一下流行樂發展史,把風格流變的影響用圖表顯示出來?!?

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