Голландские ученые разработали новый простой и эффективный способ распределения музыкальных произведений по жанрам и авторам. Выяснить принадлежность музыки к определенному жанру можно с помощью обычной программы архивации данных. В опытах Руди Силибраси, Поля Витюнюи и Рональда де Вольфа из Нидерландского национального исследовательского института в Амстердаме использовалась программа Bzip2.

Исследователи использовали метод определения жанра музыки, аналогичный предложенному несколько лет назад способу определения языка текстовых документов. Вначале несколько больших текстовых файлов на известных языках сжимаются архиватором, а их размер запоминается. Затем к каждому из исходных файлов добавляется фрагмент на неизвестном языке, и полученные документы снова сжимаются. Чем меньше разность объемов между первым и вторым архивом, тем больше вероятность, что документы написаны на одном языке. Происходит это потому, что архиваторы ищут в сжимаемых файлах однородные последовательности данных, которые уникальны для каждого языка.

Такой же принцип действует и в музыке. Для проведения экспериментов исследователи выбрали по двенадцать произведений различных жанров: классической музыки (Бетховен), джаза (Майлз Дэвис) и рока (Джимми Хендрикс). Из музыкальных файлов предварительно удалялась вся служебная информация, вроде текстовых тегов. Затем файлы обрабатывались по схеме, аналогичной описанной выше для текстовых файлов. Полученные результаты отображались на диаграмме, на которой схожие между собой композиции образовывали скопления. С помощью использованной методики удалось верно идентифицировать десять джазовых композиций, девять композиций в жанре рока и большинство классических произведений.

Когда исследователи провели эксперимент с 32 классическими композициями разных авторов, то на итоговой диаграмме они образовали несколько скоплений по композиторам. Разработчики технологии видят два варианта ее последующего применения. Во-первых, новую методику можно применять для установления принадлежности того или иного произведения конкретному автору, что является очень полезным для музыковедов. Есть у технологии и более прозаическое применение: классификация музыки по жанрам и исполнителям в электронных музыкальных каталогах, число которых в интернете постоянно растет.