個性化DJ音樂播放列表算法將歌曲與聽眾的情緒變化相匹配

想象一下，您的計算機中有一個唱片騎師，可以將播放的音樂與您當前的心境相匹配。根據德克薩斯大學奧斯汀分校的最新研究，機器學習可以使這種體驗近似化，從而創建出適應每個用戶不斷變化的心情的超個人音樂播放列表。

麥康布斯商學院信息，風險和運營管理教授Maytal Saar-Tsechansky與該大學的一對計算機科學研究人員共同創建了“個性化DJ”。他們的新論文《在正確的時間提供正確的音樂：基于序列建模的自適應個性化播放列表》發表在《MIS》季刊上，他們的目標是通過制作隨每個人的情感變化而變化的播放列表來超越流音樂服務。

Saar-Tsechansky說：“無論是在經過漫長的一天的會議之后上車還是在周末的早晨起床，它都應根據您不斷變化的心情調整建議。”

該項目始于博士Elad Liebman的創意。UT奧斯汀分校計算機科學專業的學生，??還擁有音樂創作學位。他，Saar-Tsechansky和UT計算機科學教授Peter Stone設計的程序運行一系列反饋循環。它嘗試一首歌曲，聽眾對其進行評分，然后程序會在選擇下一首歌曲時注意該評分。“然后您相應地更改模型，”利勃曼說。

該程序不僅可以考慮收聽者喜歡的歌曲，而且還可以按照其順序來考慮收聽者的情緒。歌曲被巧妙地組織起來，從而形成了富有表現力的“ DJ風格”序列，而不是隨機，任意聲音的序列。