анализ песен рок-группы Queen
Мне было одиннадцать. В шесть утра, в холодной маминой машине, мы ждали, пока хоть немного прогреется салон. Серая зима за окном, тишина внутри. И вдруг заиграла песня. Мама сказала, что это её любимая. Голос Фредди Меркьюри ворвался в эту стылую тишину, и что-то дрогнуло внутри. Песня закончилась, радио зазвучало по-своему буднично, а я всё ещё была там, в этих звуках, которые почему-то разбудили душу. Мы молча поехали в школу, не дождавшись тепла. С тех пор Somebody to Love — и моя любимая.
О проекте.
Queen — это легендарная британская рок-группа, которая приобрела всемирную известность в середине 1970-х годов. Созданная в 1970 году, она считается одной из самых успешных и влиятельных групп в истории рок-музыки. Уникальный стиль Queen сочетает в себе элементы рок-оперы, прогрессивного рока и хард-рока, что позволило им выделиться на музыкальной сцене. Благодаря выдающимся вокальным данным Фредди Меркьюри и виртуозной игре на гитаре Брайана Мэя, Queen смогла завоевать сердца миллионов поклонников по всему миру.
Queen, 1985
Queen — это не просто группа, а вселенная, в которой живут герои, трагедии и триумфы, сплетающиеся в музыкальные полотна. Их песни — это вызов времени, где оперная драма соседствует с рок-н-ролльной дерзостью, а пафос сменяется искренностью. Разве можно остаться равнодушным, когда в Bohemian Rhapsody опера превращается в хаос, а потом уступает место почти молитвенному финалу? Или когда первые аккорды We Will Rock You запускают в сердце ритм, которому невозможно не подчиниться?
Мой проект — это попытка взглянуть на эту магию через объектив данных. Может ли анализ темпов, длительности композиций, тональностей и других параметров пролить свет на то, почему музыка Queen остаётся столь многослойной и всепроникающей? Возможно, именно в этих числах скрыт ответ на вопрос, почему миллионы людей по всему миру продолжают подпевать Don’t Stop Me Now, ощущая в каждой ноте прилив свободы и радости, и почему тогда, в свои одиннадцать, сидя в холодной маминой машине, я не могла оторвать мыслей от Somebody to Love.
Как ai видит группу Queen*
В оформлении графиков я использовала обложку альбома A Night at the Opera как основной колористический ориентир. Ее сложная, но гармоничная палитра — сочетание глубоких синих, теплых кремовых и акцентных бордово-золотых оттенков — задала визуальный ритм проекту. В итоговую палитру вошли #2D4570, #F2D7B6 и #8C1C13 — эти цвета использовались в оформлении ключевых графических элементов. В качестве вспомогательных оттенков применялись нейтральные #101010 и #5A5353, использованные для подписей, фона и дополнительных деталей.
promt for leonardo.ai: generate a surrealist cover for a project celebrating «queen» rock-group songs. dominant red tone on a black background. abstract, psychedelic elements with pink and red hues. blurred background with a blurred, dreamy focus on the subject. incorporate multiple exposure effects and fluid, expressive lines.
Палитра проекта
Для анализа песен Queen я рассмотрела следующие четыре показателя: 1. Продолжительность песен — чтобы исследовать, как менялась средняя длина треков по альбомам и годам. 2. Тональность песен — чтобы определить наиболее популярные тональности и их изменение с течением времени. 3. Частота слов в текстах — чтобы выявить ключевые слова, которые чаще всего использовались в песнях Queen, и их распределение по альбомам.
Пошаговый план работы.
Подготовка данных Начала с поиска датасетов: / Использовала платформу Kaggle. // Скачала два датасета: Spotify Tracks Dataset и Million Song Dataset. Затем загрузила данные в Google Colab: / Загрузила CSV-файлы в Google Colab. // Проверила структуру данных с помощью df.head () и df.info (). // При необходимости очистила данные (например, удалила пропуски или лишние символы). После приступила к фильтрации данных: / Отфильтровала данные для группы Queen. // Очистила тексты песен от стоп-слов и знаков препинания.
Когда программа была полностью настроена, приступила к анализу следующих показателей и составлению диаграмм.
Продолжительность песен: Исследовала, как менялась средняя длина треков по альбомам и годам. // Визуализировала результаты с помощью линейной диаграммы. Популярность песен: Сравнила метрики популярности (например, количество стримов, прослушиваний или появлений в чартах). // Визуализировала результаты с помощью линейной диаграммы. Анализ аудио-характеристик: Исследовала параметры, такие как Energy, Danceability, Valence, и их изменение с течением времени. // Визуализировала результаты с помощью тепловой диаграммы и столбчатой диаграммы. Частотность слов в текстах группы Queen: Выявила ключевые слова, которые чаще всего использовались в песнях Queen. Визуализировала результаты с помощью: / Облака слов. // Круговой диаграммы с взрывающимся сегментом. /// Точечной диаграммы со звездами. ////Столбчатой диаграммы.
1. Продолжительность песен.
Диаграммы наглядно показывают, как менялась средняя продолжительность песен Queen с течением времени. В начале 1970-х годов группа придерживалась более короткого формата, характерного для классического рока того периода. Однако к середине десятилетия наблюдается заметный рост средней длины треков, достигающий пика в 1975 году. Это может быть связано с экспериментальным подходом Queen, который стал их фирменной чертой. После этого пика продолжительность песен постепенно снижается, но остаётся выше начальных значений, демонстрируя эволюцию стиля группы.
Удивительным показалось сочетание популярности и длительности песен. Кажется, Queen умело балансировали между простыми, запоминающимися треками, такими как We Will Rock You, и сложными композициями, подобными The Prophet’s Song. Это позволило им оставаться популярными не только среди любителей рока, но и в массовой культуре. Особенно примечательно, что самые длинные песни группы часто становились её самыми знаковыми произведениями, формируя уникальный стиль Queen.
1. Линейный график изменения продолжительности песен / 2. Линейный график изменения популярности песен
2. Анализ аудио-характеристик. (Energy, Danceability, Valence и их изменение с течением времени)
Тепловая карта и столбчатая диаграмма наглядно демонстрирует динамику изменения ключевых аудио-характеристик песен Queen на протяжении их творческого пути. Цветовая шкала позволяет выделить наиболее значимые тренды в таких параметрах, как Energy (энергичность), Danceability (танцевальность) и Valence (настроение). Каждый год представлен в виде строки, а характеристики — в виде столбцов. Интенсивность цвета отражает величину значения: холодные оттенки (синие) указывают на низкие значения, а теплые (красные) — на высокие.
Анализ Queen показывает эволюцию их музыки через аудио-характеристики. В начале карьеры группа создавала энергичные рок-композиции («We Are the Champions»), но к 1980-м годам сместилась к мелодичным балладам («Love of My Life»), снижая Energy. Танцевальность (Danceability) оставалась высокой даже в рок-песнях, таких как «Don’t Stop Me Now» и «Another One Bites the Dust», что подчеркивает универсальность их музыки. Настроение (Valence) менялось от позитивного в ранних треках («Don’t Stop Me Now») до меланхоличного в более поздних («Bohemian Rhapsody», «The Show Must Go On»). Влияние контекста также заметно: в 1980-х годах Queen экспериментировали с диско и электроникой, повышая Danceability, а после диагностирования Фредди Меркьюри ВИЧ появились глубокие мелодраматические композиции с низким Valence. Queen сочетали мощь рока с элементами поп-музыки, оставаясь новаторами и создавая многогранный стиль, актуальный спустя десятилетия.
Диаграммы наглядно демонстрируют, как Queen эволюционировали как музыкальный коллектив. Сочетание высокой энергичности в ранних работах, экспериментов с танцевальностью и глубоких эмоциональных тем в поздних композициях создает уникальную картину их творчества. Queen не просто следовали трендам — они задавали их, оставляя неизгладимый след в истории музыки. Этот анализ подтверждает, что их музыка остается актуальной благодаря её универсальности и многогранности.
1.Код для тепловой диаграммы / 2. код для столбчатой диаграммы
3. Частотность слов в текстах группы Queen.
Наверное, это самая интересующая меня диаграмма. Данные диаграммы наглядно показывают, какие слова чаще всего встречаются в песнях группы Queen. Очевидно преобладание слов, связанных с эмоциями, призывами и общением: love, yeah, im, dont, ooh. Наиболее часто употребляемое слово — love (415 раз), что подчеркивает центральную роль темы любви в творчестве группы. Это слово становится символом их лирического стиля, где чувства и эмоции занимают ключевое место.
Облако слов
Особенно интересным кажется обилие междометий и звукоподражаний, таких как yeah (385 раз), ooh (239 раз) и oh (221 раз). Эти слова добавляют текстам экспрессии и помогают создавать характерные вокальные партии, которые стали фирменной чертой Queen. Они также делают тексты более динамичными и подходящими для исполнения, усиливая эмоциональный эффект.
Примечательно частое использование местоимений и форм, связанных с личным обращением: im (304 раза), youre (174 раза), baby (138 раз). Это свидетельствует о том, что Queen стремились к созданию интимной, почти диалоговой атмосферы в своих песнях, будто разговаривая напрямую со слушателем. Такой подход делает их музыку более личной и близкой.
(Очень хотела сделать точечную диаграмму со звездами, поэтому обратилась к Qwen.ai для доработки кода) 1. Точечная диаграмма / 2. Столбчатая диаграмма
Круговая диаграмма частоты слов
Анализ диаграмм показывает: Queen использовали простой, но выразительный словарный запас — love, time, heart, go — передавая через него глубокие чувства и идеи. Они не боялись контрастов: рядом с don’t стоит want, а за радостью love скрывается боль pain. Междометия — yeah, ooh, oh — добавляют текстам экспрессию и характер.
Их лирика универсальна, потому что говорит на языке эмоций, времени и мечты. Каждое слово выбрано точно и работает как аккорд, создавая стиль, который невозможно спутать ни с чем. Этот стиль живет вне времени, как их песни, которые хочется переслушивать снова и снова.
1. облако слов / 2. точечная звездная диаграмма / 3. столбчатая диаграмма / 4. круговая диаграмма
Вывод.
Анализ показал, что средняя длина треков группы Queen варьируется в зависимости от альбома и года выпуска, при этом большинство популярных песен имеют продолжительность от 3 до 5 минут, что соответствует общему тренду в музыкальной индустрии. Метрики популярности, такие как количество стримов или появлений в чартах, демонстрируют, что наиболее успешными стали песни из альбомов, выпущенных в 1970–1980-х годах, что подтверждает влияние классических треков Queen на современную аудиторию. Параметры Energy, Danceability и Valence показывают, что песни Queen характеризуются высокой энергией и танцевальностью, особенно в их хитах, однако уровень эмоциональной позитивности (Valence) варьируется, что отражает разнообразие их творчества. Ключевые слова, такие как «love», «heart», «time» и «freedom», доминируют в текстах песен Queen, и эти темы остаются константой на протяжении всей их дискографии, подчеркивая философскую и эмоциональную глубину их творчества.
Исследование данных о песнях Queen позволило выявить ключевые характеристики их творчества: от аудио-параметров до текстовых особенностей. Группа успешно сочетала высокую энергию и танцевальность с глубокими текстами, что сделало их музыку универсальной и долговечной.
Данный анализ подчеркивает важность использования данных для понимания культурных и музыкальных трендов. Такие исследования могут быть полезны для улучшения рекомендательных систем, маркетинговых стратегий и анализа пользовательских предпочтений в музыкальной индустрии.
«The most important thing is to live a fabulous life. As long as it’s fabulous, I don’t care how long it is». — Freddie Mercury.
Описание применения генеративной модели и используемых инструментов.
1. Kaggle: — Использовала для поиска и скачивания датасетов: Spotify Tracks Dataset и Million Song Dataset.
2. Google Colab: — Загрузила и обработала данные в Google Colab. — Выполнила весь анализ и визуализацию данных.
3. Qwen ai:
— Использовала для доработки сложных и интересных диаграмм (например, точечная диаграмма со звездами и др.).
4. Библиотеки Python:
— pandas: Для загрузки и обработки данных.
— matplotlib, seaborn: Для создания визуализаций (линейные, столбчатые, точечные диаграммы, облачные диаграммы и т. д.).
— nltk: Для очистки текстов и анализа частотности слов.
— collections.Counter: Для подсчета частоты слов.
5. Цветовая палитра:
— Основные цвета: #2D4570, #F2D7B6, #8C1C13, #5A5353.
— Цвет фона: #101010.
