Deezer探索適合情緒的AI系統

Deezer是法國的個人音樂流媒體服務。他們雄心勃勃地確保在流媒體業務的前沿領域中占有一席之地。有跡象表明，他們正在開發對尋求服務的音樂聽眾有所幫助的技術。畢竟，對于爵士歌手和貝斯手來說，一個班卓琴演奏家的藍鳥是另一種動物。

Deezer現在正在與人工智能合作，以提高個性化流服務的質量。他們的研究人員的論文一直吸引著媒體的關注，該論文現已發表在arXiv上。

“基于帶有深度神經網絡的音頻和歌詞的音樂情緒檢測”介紹了他們的研究方法和發現。他們描述了他們朝著可以使軌跡與心情匹配的人工智能系統的道路。這是他們關注如何通過音頻信號和歌詞進行檢測的途徑。

TechRadar中的Olivia Tambini對本文的技術說明進行了篩選，以總結他們的工作。“ Deezer的研究人員已經訓練AI系統使用音頻信號，包括歌詞的語言數據以及描述曲目(例如，樂觀或悲傷)的Last.FM歌曲標簽的聚合來識別歌曲的情感和強度。”

Engadget中的Jon Fingas向讀者介紹了他們使用的工具和技術。“ Deezer使用原始音頻信號，語言上下文重建模型和一百萬個歌曲數據集訓練了AI，該數據集聚合了描述樂曲的Last.fm標簽(例如“平靜”或“悲傷”)。研究人員使用歌曲元數據將MSD映射到Deezer的庫，然后從歌詞中提取單個單詞。結果是一個18,644首歌曲數據庫，團隊可以用來訓練AI的歌曲情緒并測試其理論。”

(論文的作者將MSD定義為通常用于MIR任務的大型數據集。磁道與LastFM的標簽相關聯，其中有些與情緒有關。)

Deezer的團隊在論文中表示：“近年來，音樂信息檢索(MIR)一直是一個不斷發展的研究領域，這是因為需要自動處理大量音樂曲目，這對流媒體公司來說是一項重要任務。 ”