Original size 335x500

Эмоции и энергия Muse: анализ звука и популярности

PROTECT STATUS: not protected
23
big
Original size 1357x217

Описание проекта

Muse — одна из моих самых любимых и значимых групп в жизни. Они известны своим новаторским подходом к звуку и глубокими концептуальными альбомами. Их музыка отличается насыщенной динамикой и широкой палитрой звучания, включая как мягкие, эмоциональные моменты, так и эпичные, мощные композиции. Анализируя их альбомы, я стремлюсь к пониманию того, как разнообразие музыкальных характеристик влияет на восприятие их творчества слушателями.

В этом проекте я сосредоточилась на двух важных аспектах: популярности альбомов и громкости треков, используя статистику Spotify. Это поможет нам ответить на два ключевых вопроса:

1. Какие альбомы Muse наиболее популярны среди слушателей?

2. Как меняется громкость треков в их альбомах, и есть ли заметные тенденции в этом распределении?

В исследовании использована информация с сайта Kaggle (kaggle.com). Датасет содержит информацию о данных, относящихся к песням, которые входят в студийные и концертные альбомы группы Muse, начиная с Showbiz (1999) и заканчивая Will of the People (2022).

Типы графиков: 1. столбчатая диаграмма популярности альбомов 2. диаграмма рассеяния настроения и популярности 3. столбчатая диаграмма значений BPM 4. круговая диаграмма средних значений valence, danceability и energy

Поиск стиля

post

Для оформления проекта я вдохновлялась синглом «Hysteria», который является одним из моих самых любимых в их дискографии. Chat Gpt сгенерировал палитру, на основе обложки песни. Основными цветами стали: черных белый и оттенки синего.

big
Original size 1280x331

Палитра

Использованные библиотеки

В коде используются библиотеки pandas для работы с данными из CSV, matplotlib.pyplot для создания графиков и настройки их стиля, а также seaborn для стилизации графиков

Original size 1798x244

Перед кодом с графиками заранее была записано основное визуальное решение для всей дальнейшей работы.

Original size 1798x376

График 1

средняя популярность альбомов

0

столбчатая диаграмма популярности альбомов

График 2

настроение vs популярность

Эта диаграмма показывает связь настроения песен Muse и их популярность.

Большинство песен имеют низкое valence (0.1 — 0.4), то есть звучат грустно, мрачно или напряжённо. Даже самые популярные треки редко выходят за 0.5 по шкале настроения.

0

диаграмма рассеяния настроения и популярности

График 3

распределение темпа песен

0

столбчатая диаграмма значений BPM

График 4

средние значения valence, danceability и energy

Исходя из диаграммы ниже, можно сделать вывод, что большинство песен не предназначены для танцев, а скорее для прослушивания и эмоционального погружения. Многие песни имеют мощную, динамичную подачу, но в целом группа балансирует между спокойными и агрессивными моментами.

0

круговая диаграмма средних значений valence, danceability и energy

Заключение

Muse, похоже, постепенно адаптировались к трендам музыкальной индустрии. Их ранние альбомы были менее «громкими», тогда как последние релизы, особенно Will Of The People, заметно усилили громкость — возможно, в попытке лучше соответствовать современному звучанию стриминговых сервисов.

Анализируя график зависимости настроения (valence) и популярности, можно заметить, что более мрачные и эмоционально насыщенные песни (с низким valence) часто оказываются более популярными.

Такие культовые треки, как Stockholm Syndrome и Hysteria, имеют низкое значение valence (~0.1-0.4), но остаются среди самых популярных.

Слушатели Muse явно предпочитают мрачные, эмоциональные и эпичные композиции.

Описание применения генеративной модели

Chat GPT — обращения с целью генерации рекомендаций по улучшению кода, вопросы по тому, как правильно использовать те или иные функции, библиотеки и т.д, генерация цветовой палитры.

Original size 1357x217
Эмоции и энергия Muse: анализ звука и популярности
23
We use cookies to improve the operation of the HSE website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fou...
Show more