Slik vil forskaren hindre at arabisk musikk forsvinn

Denne artikkelen er produsert og finansiert av Universitetet i Oslo - les mer.

Dagens musikkteknologi favoriserer vestleg popmusikk. Det ønska Fadi Al-Ghawanmeh å gjere noko med.

Her lyttar deltakarar frå Amman og Oslo til musikk. Forskarane var interesserte i kor mykje dei rørte på seg medan dei lytta. (Foto: Fadi Al-Ghawanmeh)

Etter at kunstig intelligens (KI) rulla inn over musikkbransjen, ringer alarmbjøllene hos dei som vil bevare musikkmangfaldet. 

Forskar Fadi Al-Ghawanmeh på RITMO-senteret ved Universitetet i Oslo jobbar for å hindre at det som heiter maqãm, kollapsar. Maqãm er tradisjonell arabisk musikk.

– Teknologi trugar arabisk musikk. Det har vi sett over tid. Vestlege løysingar har ført til ei skeivheit i musikkproduksjonen. Vi ser dessutan ei endring i musikksmaken til mange arabarar, seier Al-Ghawanmeh. 

Særeigne tonar forsvinn frå maqãm 

Han merka utfordringane allereie då han som ung musikar i heimlandet Jordan brukte industristandarden MIDI (Musical Instrument Digital Interface). Han blei introdusert i 1983. 

MIDI registrerer notar i eit digitalt musikkformat slik at synthesizerar, trommemaskiner og andre elektriske instrument kan snakke saman. 

Men det er berre dei vestlege tonane som er med: Dei vi kjenner som svarte og kvite tangentar på eit piano. 

Fadi Al-Ghawanmeh har forska på tradisjonell arabisk musikk og KI. (Foto: Melissa J. Scott)

Maqãm har også tonar som ligg imellom desse – ein oktav inneheld der 24 tonar i staden for tolv.

– Fordi teknologien ikkje på ein lett måte støttar mikrotonane i maqãm, har folk, også musikarar, begynt å miste dei, seier Al-Ghawanmeh. 

Laga eit datasett med arabisk musikk

Med KI-generert musikk er trugsmålet enda større. Dagens KI-modellar baserer seg på datasett med stort sett vestleg musikk. 

Al-Ghawanmeh bestemte seg for å lage eit nytt datasett. 

Saman med lokale musikarar i Amman, hovudstaden i Jordan, samla han timevis musikkimprovisasjon og utvikla eit verktøy for å omsetje det til tekstlege datasett. 

Økt for konstruksjon av datasett. (Foto: Fadi Al-Ghawanmeh)

Så laga han ein maskinlæringsmodell som kunne generere musikk basert på datasetta. 

I det vidare arbeidet ville han undersøke korleis lyttarar i Oslo og Amman reagerte på maqam-musikk. Slik ønska han å komme enda nærmare svaret på korleis musikken kan leve vidare – også i kulturar der han er mindre kjend. 

Ørsmå kroppsrørsler fortalde om musikkpreferansar

Maqām er utbreitt i Midtausten og Nord-Afrika, og kjent for å skape ei intens emosjonell og fysisk involvering. Mange blir begeistra og oppglødde. Det er ein tilstand som på arabisk blir kalla tarab.

30 personar i Oslo og 30 personar i Amman fekk lytte til det same åtte minutt lange stykket med improvisasjon. Dei hadde på seg hovudtelefonar med eit innebygd akselerometer. 

Det er ein sensor som registrerer mikrorørslene til lyttarane. Dette er ørsmå rørsler som kan skje medvitslaust når vi lyttar. 

– Frå tidlegare forsking veit vi at det er ei kopling mellom rørsle og musikalsk oppleving. Dette fekk vi også stadfesta gjennom tilbakemeldingane til lyttarane i etterkant, seier Al-Ghawanmeh. 

Lyttarane i Oslo hadde i stor grad det same rørslemønsteret som dei i Amman: Meir spenning i musikken, og også innslag av perkusjon, betydde meir rørsle. Men generelt rørte deltakarane i Oslo langt mindre på seg enn i Amman. 

Ikkje overraskande, ifølgje forskaren. 

– Gruppa i Amman kjende musikkstilen frå før. Då er det naturleg at dei rører meir på seg. 

Fadi Al-Ghawanmeh som opptrer med responsiv datamaskinakkompanjatør. (Foto: Neerja Thakkar)

«Den lyden minner meg om jul»

På enkelte tidspunkt registrerte akselerometeret likevel større rørslehopp i Noreg enn i Jordan. Dette var ved ein bjøllelyd som blir repetert fleire gonger i musikken. 

– Ein av lyttarane i Oslo sa at lyden minte han om jul. Det var desember på dette tidspunktet, og lyttarane var i eit rom med store vindauge ut mot snødekt skog. Det å kjenne igjen element i musikk som elles kan verke framand, kan auke engasjementet. 

– Kvifor er det slik? 

– Vi veit at vi responderer kroppsleg til lydar vi kjenner att. Akkurat kvifor, er vi ikkje sikre på. Noko av det handlar nok om minne som blir vekte i oss og som skaper kjensler. 

Å leggje inn innslag av kjende element kan altså vere ein måte å skape interesse for ein elles ukjend musikktradisjon på, ifølgje Al-Ghawanmeh. 

Musikken kan tilpassast lyttaren

Slik artistar kan observere publikum og gje dei meir av det dei likar, kan KI-verktøy nytte akselerometer-teknologien til å tilpasse musikk til lyttaren. 

Dette kunne Al-Ghawanmeh konkludere med fordi han såg at lyttarane sine rørsler stemte overeins med preferansane dei uttrykte i intervjua. 

Allereie i dag finst det appar som bruker slik teknologi for eksempel ved å justere treningsmusikk til rørslene dine.

– Vi kan like det eller ikkje, men stadig meir musikk blir laga av maskiner. Eg har jobba for å ta vare på ein musikktradisjon som da står i fare for å forsvinne, seier Al-Ghawanmeh. 

– Teknologi er aldri nøytralt

Alexander Refsum Jensenius er professor i musikkteknologi og leiar ved RITMO. Han har vore ein av Al-Ghawanmeh sine vegleiarar. Han er glad for at eit stort maqãm-datasett – som er ope og tilgjengeleg – no er på plass. 

– Teknologi er aldri nøytralt. Anten det er snakk om ein ostehøvel eller ein språkmodell, tar teknologiske verktøy med seg kulturen og preferansane til produsentane. Maqãm er ein stor og rik musikktradisjon, men han er underrepresentert i musikkdatasett fordi mesteparten av forskinga på musikkteknologi har skjedd i Vesten. Derfor er dette arbeidet viktig, seier Jensenius.

Referanse:

Fadi Al-Ghawanmeh: Ṭarab and AI: Maqām Music Generation through Machine Translation and Motion Capture. Doktoravhandling ved Universitetet i Oslo og University of Lorraine i Frankrike, 2025. Samandrag.