Machine Learning
Dance
Machine Learning est sorti le 30 avril 2025 par Cri-One dans le cadre de l'album Machine Learning
Qualité mélodique
Clarté et mémorabilité de la mélodie du titre selon des motifs musicaux définis. Un titre mélodieux comporte généralement des lignes instrumentales ou vocales claires et faciles à retenir.
Acoustique
Degré d’utilisation des instruments acoustiques dans un titre (par ex. piano, guitare, violon, batterie, saxophone) par rapport aux sons électroniques synthétiques
Valence
Positivité musicale ou ton émotionnel transmis par les composantes harmoniques et rythmiques du titre. Une valence élevée correspond à des sentiments de bonheur, d’excitation et d’euphorie, tandis qu’une valence faible est associée à la tristesse, à la colère ou à la mélancolie.
Dansabilité
Combinaison de facteurs, notamment la stabilité du tempo, les schémas rythmiques et l’accent sur le rythme, qui permet de déterminer à quel point un titre est adapté à la danse. Un titre « dansant » peut présenter un tempo constant, une structure musicale répétitive et des temps forts marqués.
Énergie
L'intensité perçue d'un morceau, qui peut être influencée par le tempo, la dynamique et la densité musicale. Une chanson très énergique peut avoir un rythme entraînant et une instrumentation dense, tandis qu'une chanson peu énergique peut être musicalement épurée et présenter des tempos plus lents.
BPM134
Crédits
INTERPRÉTATION
Cri-One
Interprète
Christopher G Brown
Synthétiseur
COMPOSITION ET PAROLES
Christopher G Brown
Composition
PRODUCTION ET INGÉNIERIE
Cri-One
Production
