Deezer è un servizio di streaming musicale personale con sede in Francia. Sono ambiziosi nel garantire un posto in prima linea nel settore dello streaming. I segni sono che stanno lavorando su una tecnologia che può fare la differenza per gli ascoltatori di musica in cerca di servizi. L'uccellino azzurro di un suonatore di banjo, Dopotutto, è un altro animale per un cantante jazz e bassista.

Deezer è ora al lavoro con l'intelligenza artificiale per aumentare la qualità dei servizi di streaming personalizzati. I loro ricercatori hanno attirato l'attenzione dei media con il loro articolo, che ora è su arXiv.

"Rilevamento dell'umore musicale basato su audio e testi con Deep Neural Net" presenta il loro metodo di ricerca e i risultati. Hanno descritto il loro percorso verso un sistema di intelligenza artificiale in grado di abbinare tracce con stati d'animo. È un percorso in cui prestano attenzione a come ottenere rilevazioni tramite il segnale audio e i testi.

Olivia Tambini in TechRadar setacciato attraverso le descrizioni tecniche del documento per riassumere quello che hanno fatto. "I ricercatori di Deezer hanno addestrato il sistema di intelligenza artificiale a riconoscere l'emozione e l'intensità di una canzone utilizzando segnali audio, dati linguistici inclusi testi, e un'aggregazione di tag dei brani Last.FM che descrivono le tracce (ad esempio, ottimista o triste)."

Jon Fingas in Engadget ha guidato i lettori attraverso gli strumenti e le tecniche che hanno applicato. "Deezer ha addestrato l'IA utilizzando segnali audio grezzi, modelli di ricostruzione del contesto linguistico e un Million Song Dataset che aggrega i tag Last.fm che descrivono i brani (come "calmo" o "triste"). I ricercatori hanno mappato l'MSD nella libreria di Deezer utilizzando i metadati dei brani, estrarre singole parole dai testi nel processo. Il risultato è stato un 18, Database di 644 brani che il team potrebbe utilizzare sia per addestrare l'intelligenza artificiale sugli stati d'animo delle canzoni sia per testare le sue teorie".

(Gli autori dell'articolo hanno definito l'MSD come un grande set di dati comunemente usato per le attività MIR. Le tracce sono state associate ai tag di LastFM, alcuni dei quali erano legati all'umore.)

La squadra di Deezer ha detto nel loro giornale, "Il Music Information Retrieval (MIR) è stato un campo di ricerca in continua crescita negli ultimi anni, guidato dalla necessità di elaborare automaticamente enormi raccolte di brani musicali, un compito importante per, Per esempio, società di streaming".

Melissa Daniels l'anno scorso ha osservato l'ascesa della scoperta della musica nel corso degli anni, in Forbes .

"Prima della rivoluzione digitale, la scoperta della musica è avvenuta attraverso un misto di destino e coincidenza, come accendere la radio al momento giusto o prendere un nuovo CD campionatore al negozio di dischi indipendente. In qualche modo, quella melodia nuova di zecca e quei testi inauditi suonavano incredibilmente familiari, connettendoti a livello emotivo esattamente come la canzone che avevi bisogno di ascoltare. Ma con le piattaforme di streaming che prendono il sopravvento sull'ascolto mainstream, la magia della scoperta è ora nel metodo stesso."

Canzoni TGIF. Canzoni da brivido. È piuttosto bello sapere che ci sono servizi in cui, se lo senti, L'intelligenza artificiale può inchiodarlo. Un lavoro di intelligenza artificiale in grado di classificare nel modo più corretto possibile la musica in base all'intensità e all'umore è incoraggiante.

PCMag è andato avanti dicendo che pensa che sia migliore dei modelli precedenti.

Come mai? Momento giusto, posto giusto.

"Deezer può in teoria fornire playlist più accurate e un ordinamento dei brani specifico per l'umore di un abbonato, " ha detto Adam Smith. "Questo potrebbe portare Deezer a suggerire brani che ti fanno sentire più felice senza necessariamente ricorrere a pop scadente, o tracce che possono farti rilassare senza che tu vada alla deriva."

Perché è importante:una risposta appropriata potrebbe essere "Stai scherzando?" Un articolo in La stella quotidiana ha riassunto la frustrazione che si potrebbe avere a che fare con gli strumenti di ascolto del mestiere. " Quando si tratta di playlist e riproduzione automatica, "gli ascoltatori di musica sono alla ricerca di flussi che si adattino sia al loro stato d'animo attuale che all'intensità della sensazione. Quando ti senti giù, non c'è niente di peggio che la tua triste playlist di canzoni interrotte dal bop estivo dei nightclub; siamo reali, non tutti i tempi e i luoghi sono quelli giusti."

Qual è il prossimo? I ricercatori sono ancora interessati ad andare oltre su questo, con un'ambiziosa lista dei desideri di aree in cui possono concentrarsi. "Il lavoro futuro potrebbe anche fare affidamento su un database con etichette che indicano il grado di ambiguità dell'umore di una traccia, come sappiamo che in alcuni casi, ci può essere una variabilità significativa tra gli ascoltatori. Tali database sarebbero particolarmente utili per andare oltre nella comprensione delle emozioni musicali".

Hanno detto che hanno anche lasciato al lavoro futuro "per perseguire miglioramenti dei modelli basati sui testi, con architetture più profonde o ottimizzando i word embedding utilizzati come input."

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