ИИ вече може да предсказва кои песни ще са хитове с 97% точност
Нов метод артистите, продуцентите и услугите за стрийминг на музика да радват слушателите си с нова музика
Емил Василев преди 36 секунди 2 СподелиНай-четени
IT НовиниДаниел Десподов - 15:34 | 19.06.2023Всички, които са употребили търсачката на Гугъл за интервала 2006-2014 година, могат да получат парична отплата
ТелефониЕмил Василев - 11:18 | 19.06.2023MIUI 15: Предварителен лист на устройствата, които се чака да получат актуализацията
IT НовиниДаниел Маринов - 21:49 | 18.06.2023Русия заплаши да спре интернета на Англия, унищожавайки подводна инфраструктура
Емил Василевhttps://www.kaldata.com/Предсказването на музикални шлагери не е елементарно. Популярните услуги за стрийминг на музика всекидневно или ежеседмично дават на хората свежи плейлисти с музика.
Spotify прави това със своята функционалност „ Discover Weekly “, която всеки понеделник дава на потребителите плейлист с 30 нови песни.
Проследяването на вероятността какво хората ще прибавят в плейлистите си след това построява поддръжка, водеща до шлагери. Сега откриватели от Съединени американски щати са употребявали техника за машинно образование, която може да предскаже с 97% акуратност дали дадена ария ще бъде шлагер или не.
Различни способи като разбор на текстове на песни, изявления в блогове, обществени медии и мозъчна интензивност са били експериментирани преди за предсказание на музикални шлагери. Въпреки това, точността на предсказание при множеството изследвания е много ниска, настояват откривателите в своето изследване. Като дават образец, те цитират предходно изследване, в което е употребен функционален ядрено-магнитен резонанс за прогнозиране на известността на музиката с акуратност под 50%.
Те ползват техниката за машинно образование към мозъчните реакции на 33 лица във възрастовия диапазон 18-57 години. Участниците са били снабдени със сърдечни датчици Rhythm + PPG и са били накарани да слушат 24 песни излезли неотдавна. Те са били запитани за желанията им към всяка от тях. Участниците попълнили и анкета с демографски данни.
След това екипът употребявал платформа за премерване на неврофизиологичните реакции. Платформата комбинира сигнали, свързани с вниманието и прочувствения резонанс, метод, при който се улавя невронната интензивност на участниците, с цел да се предскажат резултатите на популацията.
„ Нашият разбор даде 69% акуратност, употребявайки обичаен линеен логистичен регресионен модел. “
казват откривателите в изследването
Прилагането на модел за машинно образование към невронните данни обаче подобрило точността на прогнозиране от 69% на 97%.
Екипът заключава, че техните открития ще проправят пътя на стрийминг услугите за по-ефективно създаване на персонализирани плейлисти и „ давайки на хората единствено това, което желаят, те ще подобрят съществуващите варианти за рекомендации в интерес на изпълнителите, разпространителите и потребителите “.
Навлизането на ИИ в промишлеността
Spotify започва сходна услуга, наречена DJ. Услугата, задвижвана от ИИ, сканира новите издания, с цел да ги съпостави с харесванията и нехаресванията на потребителите и дава мнения за идната ария и изпълнителите.
Въпреки това не всички в музикалната промишленост са удовлетворени от възходящата интеграция на ИИ с музиката. Звукозаписната компания Universal Music Group е изпратила имейл до Spotify, Apple Music и други услуги за стрийминг на музика, в който ги приканва да не разрешават на фирмите за изкуствен интелект да имат достъп до музика, предпазена с авторски права, „ без да са получили нужните единодушия “, с цел да образоват инструментите си.
