"Eesti Rahvaluule Arhiivis on tuhandeid rahvapillimuusika helisalvestusi. Paljud neist on märgendatud üldiste pealkirjadega nagu "valss" või "reilender" või "polka"," ütleb Eesti Kirjandusmuuseumi digiteenuste spetsialist ja Tartu Ülikooli värske magister Tanel Torn. Salvestisi võidi kirjeldada veel kogumispiirkonna järgi või muul juhuslikul moel. Torni sõnul ei tule seetõttu ainuüksi pealkirju võrreldes välja, millised salvestused on ühe viisi eri variandid ja millised kaks erinevat pala.

Oma magistritöös katsetas ta võimalust, kuidas lugude võrdlemist ja rühmitamist hõlbustada. Selleks võttis ta appi 2023. aastal loodud masinõppemudeli CoverHunter, mille algne eesmärk oli leida üles kaverid popmuusikapalade seast. Torn õpetas mudelile selgeks 2400 eesti rahvapillilugu ja lasi sellel siis sorteerida ühtekokku 9000 pala. "Lõpuks jäin päris rahule. Mul õnnestus määrata veel 700 salvestise viisitüüp," märgib ta.

700 uut viisitüüpi

Oma uurimuses keskendus Tanel Torn aastatel 1912–1999 kogutud helisalvestustele, mis sisaldasid pillilugusid. "Enda töö jaoks defineerisin pilliloo palana, kus kõlaks vähemalt üks muusikaline instrument," osutab ta. Eesti rahvaluule arhiivi (ERA) kogudes leidub 20. sajandist umbes 10 000 rahvapillimuusika salvestust. Nagu öeldud, on sarnaste palade pealkirjad kas üldised või lihtsalt erinevad.

"Andmed ja helisalvestised olid arhiivil olemas, aga puudus uurimiskorpus, kus oleks nimekiri koos põhiliste metaandmetega. See nimekiri tuli mul ise koostada," meenutab Torn. Toetudes nii digiteeritud kogudele kui ka füüsilistele inventariraamatutele, sai ta kokku üle 9000 pilliloost koosneva nimekirja. Andmestikus olid iga pala kohta olemas muuhulgas selle esitaja nimi, salvestusaasta, kasutatud pill, esitaja ja kogumiskihelkond.

Neist 2400 salvestusele määras Torn viisitüübid käsitsi ja palasid läbi kuulates ise. Seejärel kasutas ta neid CoverHunteri mudeli treenimiseks. Kui see tehtud, sai ta mudelile rühmitamiseks ette anda kõik 9000 pala. "Protsess nägi välja selline, et mudel ei andnud konkreetset vastust, vaid lihtsalt reastas kõige sarnasemad lood. Mul endal tuli need kuuldeliselt üle kontrollida. Seeläbi õnnestus mul määrata viisitüüp 700 salvestusele," kirjeldab spetsialist.

Seejuures oli mudelil kõige keerulisem mõista vanimaid, fonograafiga vaharullidele tehtud salvestusi. "Kui neid kuulata, ongi sealt väga raske midagi välja kuulda. Nad on küll digitaliseeritud, aga halb kvaliteet kandub edasi," selgitab Torn. Kuna vaharullidele jõudnud vana repertuaar oli hilisemast tihtipeale erinev, kasutas spetsialist neid salvestusi ka mudeli treeningandmetes ainult paarikümne loo jagu. Nii kippuski mudel kehva kvaliteedi ja vähese kokkupuute tõttu erinevaid vaharullipalu üheks tüübiks liigitama.

Teisalt proovis Torn töös järele, kas juba rahvapillimuusikaga treenitud mudel suudab tuvastada ka päris uute salvestuste viisi. "Kui näiteks mina mängin ise sisse uue salvestuse, siis kas mudel suudab tuvastada selle viisitüübi? Selgus, et ta tuli sellega päris hästi toime: eriti kui salvestus oli lõõtsaga mängitud," meenutab ta. Lõõtsaga tehtud salvestisi oli spetsialisti sõnul uurmiskorpuses ka kõige rohkem.

Hallid punktid tähistavad salvestusi, mida Torn kasutas mudeli treenimiseks; punased punktid tähistavad uusi, treeningusse mittekuulunud salvestusi. Viimaste paiknemine kaardil näitab, kuidas mudel üldistab uute näidete põhjal nende sarnasust olemasolevate rühmitustega.

Tuleviku(pilli)muusika

Tanel Torni magistritööst on abi eeskätt rahvamuusikat uurivate teadlaste ja arhivaaride töös. Praegu peab konkreetset viisitüüpi otsiv uurija kõik palad ükshaaval läbi kuulama. "Kuulamine iseenesest ei võtagi nii kaua aega. Peab aga arvestama, et uurijal tuleb meeles pidada kõik meloodiad, mida ta on juba kuulnud, ja kuidagi niimoodi neid peas süstematiseerima," arutleb Torn. See osutub juba keerukamaks, sest paljud viisid ongi esindatud üksnes ühe või mõne üksiku salvestusega.

"Siin tulebki mängu muusika andmeanalüütika, mis proovib leida muusikaliselt olulist informatsiooni otse helisignaali põhjal," osutab spetsialist. Ta loodab, et CoverHunteri lahendus jõuab lähitulevikus ka Eesti Rahvaluule Arhiivi teadlaste töölauale.

Kuna oma praegusel kujul on CoverHunter aga arvutiteaduse-kaugele inimesele keeruline kasutada, valmistas Torn sellele tavakasutajale mõeldud veebirakenduse. "Kasutaja saab seal igale salvestusele välja küsida kõige sarnasemad salvestused või ise helifaile üles laadida," kirjeldab ta. Salvestuste autoriõiguste tõttu ootab tööriista kasutamine praegu kooskõlastamist Eesti Kirjandusmuuseumiga. Samuti vajab see spetsialisti sõnul veel veidi arendustööd. "Vähemalt minul on selle kasutamine tulevikus plaanis ja Kirjandusmuuseum on ise ka huvitatud," sõnab ta.

Küll aga on Torni sõnul juba avalik tema koostatud uurimiskorpus ehk tabel paladest ja nende metaandmetest. "Seda saab kasutada igaüks, kes soovib. Seal ei ole lihtsalt helisalvestusi endid, aga on olemas nende viited. Palasid saab käia viidete põhjal kuulamas rahvaluule arhiivi infosüsteemis KIVIKE," märgib ta.

Tanel Torn kaitses magistritöö "Muusika andmeanalüütika rakendamine rahvapillimuusika uurimisel Eesti Rahvaluule Arhiivi helisalvestuste põhjal" Tartu Ülikoolis. Tööd juhendasid Eesti Kirjandusmuuseumi Eesti Rahvaluule Arhiivi vanemteadur Taive Särg ja Tartu Ülikooli informaatika lektor Anna Aljanaki. Oponeneeris Hans-Gunter Bruno Erich Lock Eesti Muusika- Teatriakadeemiast.