AI identifierar jazzpianister med 94 procents träffsäkerhet
Foto: Freepik
En ny studie från Cambridge-universitetet visar att artificiell intelligens kan känna igen enskilda jazzpianister utifrån deras unika musikaliska "fingeravtryck", baserade på melodi, harmonik och rytm.
Tränad på 84 timmar jazz
Forskarna tränade AI-modellerna på inspelningar av kända jazzpianister, bland annat Thelonious Monk, Chick Corea och Oscar Peterson. Totalt rörde det sig om 84 timmar inspelad musik.
När modellerna sedan testades på nya, tidigare osedda inspelningar fick de i uppgift att avgöra vem som satt vid pianot. Den mest träffsäkra modellen pekade ut rätt pianist i över 94 procent av fallen, enligt studien.
Kan avslöja okända verk och musikaliska influenser
Resultaten öppnar för flera praktiska tillämpningar inom musikforskning och upphovsrätt. Metoden skulle kunna användas för att identifiera upphovspersonen bakom okända eller oidentifierade verk, och för att kartlägga hur musiker har influerats av varandra genom åren.
Att spåra musikaliska influenser är en sedan länge tidskrävande process för musikforskare, och en AI-modell med hög träffsäkerhet kan effektivisera det arbetet avsevärt. Studien från Cambridge publicerades i september 2026 och rapporteras av Omni.
