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What the numbers suggest: four Peel the Apple tracks

This post is an attempt to read what audio features suggest, not about quality, but about roles inside a group.

Using tempo, valence, energy, and danceability, I looked at how four Peel the Apple tracks function differently. Related: → Listening to Peel the Apple as data

全体像：

同じグループでも、速度・明るさ・踊れ具合で「曲の用途」が違うことがデータから見えた

#peel-the-apple #music-as-data #audio-features #listening-notes #PeelTheApple #j-pop #idol

Listening to Peel the Apple as data

Peel the Apple (selected tracks)

This is a small comparison of several Peel the Apple tracks, looking at tempo, energy, and valence.

No interpretation yet. Just placing the numbers side by side.

#music-as-data #audio-features #listening-notes #peel-the-apple #j-pop #PeelTheApple

Method (examples): commands and code

This post provides minimal examples of how track data and audio features

are collected and compared for music-as-data.

#method #code #audio-features #music-as-data

Method: how the data is collected

I initially planned to use Spotify’s official Web API, specifically Get Track’s Audio Features.

However, due to API restrictions and authorization issues, accessing audio features consistently was not feasible.

Instead, I am using ReccoBeats as an alternative data source.

https://api.reccobeats.com

ReccoBeats – Extract audio features Schema（日本語訳） acousticness（float）アコースティックネスは、楽曲や音楽作品がどれだけ「自然で有機的な音」で構成されているかを示す指標です。言い換えると、その音楽がどれほど「アコースティックに聞こえるか」を測定します。値は 0.0 から 1.0 の範囲で、値が高いほど、その楽曲がアコースティックである可能性が高いことを意味します。 danceability（float）ダンサビリティ（踊りやすさ）は、その楽曲がどれだけダンスに適しているかを示す指標です。値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 0.0：まったく踊りやすくない 1.0：非常に踊りやすいことを表します。このスコアは、テンポ、リズム、ビートの一貫性、エネルギー感などを総合的に考慮して算出され、値が高いほど、よりリズム的で身体を動かしやすい楽曲であることを示します。 energy（float）エナジー（エネルギー感）は、楽曲の強度や活発さを示す指標です。値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 0.0：非常に穏やか、リラックスした、低エネルギーな楽曲 1.0：非常に強く、激しく、エネルギッシュな楽曲を表します。テンポ、ラウドネス（音量）、楽曲全体の推進力や高揚感などの要素が影響します。 instrumentalness（float）インストゥルメンタルネスは、その楽曲にボーカルが含まれていない可能性を予測する指標です。「ooh」「aah」のような声は、この指標では楽器音として扱われますラップやスポークンワードは明確に「ボーカルあり」と判定されます値が 1.0 に近いほど、ボーカルが含まれていない可能性が高いことを意味します。 0.5 以上：インストゥルメンタル曲を示す目安 1.0 に近づくほど：より高い確信度 liveness（float）ライブネスは、録音の中に観客の存在が検出されるかどうかを示す指標です。値が高いほど、その楽曲がライブ演奏として録音された可能性が高いことを意味します。 0.8 以上：その楽曲がライブ音源である強い可能性を示します loudness（float）ラウドネスは、楽曲全体の平均的な音量をデシベル（dB）で表したものです。値は楽曲全体を通して平均化されます主に楽曲同士の相対的な音量比較に使われますラウドネスは、音の物理的な振幅（amplitude）に対応する心理的な「音の強さ」を表す指標です。一般的な値の範囲は -60 dB 〜 0 dB です。 speechiness（float）スピーチネスは、楽曲内に話し言葉がどれくらい含まれているかを示す指標です。値が 1.0 に近いほど、ほぼ話し言葉のみで構成されている（例：トーク番組、オーディオブック、詩の朗読）目安： 0.66 以上：ほぼ完全に話し言葉で構成されたトラック 0.33〜0.66：音楽とスピーチの両方を含む可能性（例：ラップ） 0.33 未満：主に音楽的なトラック tempo（float）テンポは、楽曲全体の推定テンポを BPM（1分あたりの拍数）で表します。一般的な範囲は 0〜250 BPM です。 valence（float）ヴァレンス（感情の明るさ）は、楽曲の感情的なトーンやムードを示す指標です。値は 0.0 から 1.0 の範囲で、 0.0：ネガティブ、悲しい、暗い印象 1.0：ポジティブ、明るい、幸福感のある印象を表します。ヴァレンスが高い楽曲は、喜び・高揚感・ポジティブな感情を喚起しやすく、低い楽曲は切なさ・憂鬱さ・陰影を感じさせる傾向があります。

#method #audio-features #music-as-data #data-source #reccobeats

What this blog is

This is a personal log of looking at music through audio features such as tempo, energy, valence, and others.

No rankings. No “good” or “bad”.

Just notes on what numbers quietly suggest.

#audio-features #music-as-data #listening-notes #j-pop #idol #spotify

Can we disrupt music collaboration?

I've created music-as-data because I really hated trying to write about sins, freqs etc all the time in order to produce a single note. Also, it was very difficult to add abstraction and extend AND having fun all at the same time. I think that (music [as data]) is disruptive in how we think and interact/transform music. Or maybe not.

So, one of the main advantages of having music as data as code, is that we can have our music commited to version control systems. So, what would happen if we form bands that are only using code to create music, and can fork, revert and exchange music snippets? Wouldn't that be awesome? Well, who knows? It surely sound interesting.

This is a call to wannabe rockstars: Get music-as-data, create a repository in github, get your friends together and (why not?) form the first EmacsBand. Who knows? You might even become a GuitarHero game. Or maybe not.

Love to hear your feedback @jonromero

#clojure #music-as-data #music #collaboration