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L’époque des échantillons non découverts est révolue. Une communauté de chasseurs d’échantillons a imaginé un moyen astucieux d’utiliser les capacités de reconnaissance des chansons de Google Assistant à leurs propres fins, découvrant au passage des trésors enfouis.
Même des morceaux qui durent moins d’une seconde – facilement manqués par les auditeurs les plus attentifs – ont été découverts sur l’album Discovery de Daft Punk, les classiques de Mobb Deep et Nujabes d’il y a plus de deux décennies.
En 2011, lors de la fête de quartier The Do-Over à Los Angeles et pendant le set de DJ Jazzy Jeff, il a commencé à jouer « Jessica » de Herbie Hancock – un morceau inhabituel pour une foule qui veut danser.
Et une fois qu’il a rendu les deux mesures de musique plus lugubres en les baissant de 14 demi-tons, les auditeurs peuvent entendre qu’elles sont similaires à une mélodie populaire.
Questlove s’est précipité dans la cabine du DJ pour assister à un mystère qui laissait les gens perplexes depuis des années : en quelques secondes, il l’a résolu en direct.
L’art de l’échantillonnage existe depuis aussi longtemps que l’acte de fouiller les caisses lui-même.
Cela a été soigneusement documenté dans des livres tels que Ultimate Breaks And Beats et débattu par les fans de musique depuis des décennies.
Bien que l’idée d’une intelligence artificielle découvrant un échantillon ne soit pas aussi charmante que le comportement de Jeff lorsqu’il a été époustouflé par le concert de Questlove,
L’importance de cette découverte est énorme : elle ouvre une voie entièrement nouvelle pour l’identification des échantillons.
La méthode a été cooptée à partir d’une communauté Discord récente – la chasse aux échantillons – qui avait été initialement développée à d’autres fins.
En 2021, après la séparation des Daft Punk, plusieurs passionnés d’échantillonnage se sont liés en ligne autour d’une obsession commune : retrouver les échantillons inconnus de l’album Discovery de 2001, en particulier « Face To Face », qui contenait de nombreux petits extraits vocaux que personne n’avait jamais identifiés.
La fondatrice de Sample Hunting répond au surnom de lobelia.
Elle a déjà tâté de Google et Shazam pour détecter des échantillons en 2016/2017-mais a ensuite décidé, hé pourquoi ne pas créer toute une communauté autour de ça ?
Mais ce n’est qu’en 2021 qu’elle a réalisé le potentiel de sa découverte.
C’est alors que Google Assistant l’a aidée à trouver « South City Midnight Lady » des Doobie Brothers comme échantillon de guitare dans Face To Face – et tous ces autres échantillons aussi !
Elle se souvient : « J’ai réalisé que cette méthode pouvait être énorme.
Je veux dire qu’à ce moment-là, nous ne savions même pas que ce son était un échantillon distinct. Nous pensions en fait qu’il faisait partie d’un autre enregistrement échantillonné. »
Mais ce n’est qu’au milieu de l’année 2022 que la reconnaissance des chansons par Google est passée d’une application semblable à Shazam à une découverte révolutionnaire.
Un membre de Sample Hunting nommé DJPasta a trouvé une nouvelle façon d’utiliser cette technologie : « J’ai trouvé une méthode pour faire passer l’audio directement de mon PC à Google Assistant avec un logiciel appelé Bluestacks. »
Au début, j’expérimentais avec quelques échantillons de Todd Edwards qui avaient été difficiles à trouver.
Puis, lorsque la reconnaissance des chansons de Google Assistant les a toutes trouvées, même la chanson « Sometimes A Love Goes Wrong » de Carrie Lucas, qui est très courte (16 secondes seulement), j’ai commencé à tester des extraits plus courts comme celui-ci.
D’autres utilisateurs ont également commencé à expérimenter et à explorer l’Assistant Google.
À partir de là, ils ont fait de Google Assistant le nouvel outil par défaut pour la recherche d’échantillons, en plus de leurs découvertes continues à l’oreille et de leur connaissance de la musique.
Lobelia se souvient que, jusqu’en juillet 2022, il y a eu une sécheresse d’échantillons pour « Face To Face » de Daft Punk. Lobelia : « J’ai dormi pendant ce que nous appelons maintenant la Nuit des nombreux échantillons – quand une douzaine d’échantillons ont été trouvés.
Je ne peux pas décrire à quel point c’était fou de se réveiller et de se trouver célèbre !
Depuis, ils plaisantent en disant que la technologie de reconnaissance des chansons de Google – que j’ai utilisée pour créer mon premier chef-d’œuvre – « est l’IA bénie : un statut divin dont les membres de la communauté sont les disciples ».
Le duo a découvert des samples inédits dans la musique de Mobb Deep (1996, « Hell On Earth (Front Lines).
Madlib (2000, « Green Power »), Nujabes (2004, « Decade » et 2010, « Another Reflection »), Daft Punk (« Too Long », 2001) ainsi que le duo français de house Modjo (« Music Takes Me Back », 2001).
Entre autres, il comprend des échantillons qui ont été cachés pendant plus de deux décennies.
Les fouilleurs les plus expérimentés ne les ont pas trouvés, mais l’intelligence artificielle pourrait bien être la première à le faire.
Si Shazam et Google Assistant utilisent des méthodes similaires pour identifier les chansons, les réseaux neuronaux profonds avancés utilisés par Google sont capables de reconnaître des modèles bien plus complexes que les autres systèmes d’identification musicale.
« Google Assistant peut reconnaître un échantillon même si une seule note de celui-ci est jouée, ou si cette note a été déformée en accélérant ou en ralentissant », explique DJPasta.
Lobelia a constaté que le fait de faire correspondre le tempo et la structure des ondes sonores d’une chanson est plus précis que l’utilisation d’algorithmes comme Shazam pour deviner de quoi il s’agit.
Nous n’utilisons pas Shazam de toute façon, car il a tendance à suggérer des morceaux de musique électronique des années 2010. Pas très utile quand on cherche des disques de jazz…
Il existe des moyens d’inciter Google Assistant à donner des résultats satisfaisants pour des échantillons courts, qu’il s’agisse de musique ou de films.
Pour faire croire à l’IA qu’un échantillon fait partie d’un accord ou d’une texture étendue, vous pouvez étirer le temps ou faire un fondu enchaîné de l’échantillon pour qu’il semble faire partie de quelque chose de plus long.
En outre, DJ Pasta suggère d’utiliser la séparation des tiges par l’IA ou d’extraire manuellement certains éléments avec des boîtes à outils telles que iZotope RX.
Les producteurs doivent-ils donc commencer à s’inquiéter de l’avenir de leur contenu créatif ? Après tout, les systèmes d’empreintes audio comme le Content ID de YouTube se sont déjà révélés très efficaces pour détecter les contenus protégés par le droit d’auteur.
Quelles autres formes de protection pourraient se profiler à l’horizon et restreindre l’accès à la musique ?
Ce nouveau système permettra à quiconque de rechercher des échantillons spécifiques, au lieu de s’en remettre à la méthode d’empreinte d’une seule entreprise.
« Ce genre de chose est plus efficace pour détecter les échantillons courts et manipulés », explique DJPasta, « mais si l’échantillon provient de leur propre publication, les titulaires de droits ont accès aux multipistes – ce qui signifie qu’ils n’ont pas besoin de modifier manuellement l’audio. »
Comme cette méthode est nouvelle, elle pourrait être un signe de ce qui est à venir dans le domaine connu sous le nom d’échantillonnage ponctuel.
« Il est clair que les technologies intelligentes vont être de plus en plus populaires, il est donc logique de commencer à les utiliser dès maintenant », déclare lobelia, fondateur de Sample Hunting.
« Au fur et à mesure qu’elles vieilliront et seront encore mieux connues des gens, leur fiabilité le sera aussi. »
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