VentureBeat稱，Deezer研究員已經(jīng)研發(fā)出了能夠?qū)⒛承└枨c情緒和強(qiáng)度聯(lián)系在一起的AI系統(tǒng)，其發(fā)布在Arxiv.org新出版的一篇名為《基于深度神經(jīng)網(wǎng)的音頻歌詞音樂情緒檢測》的論文里。
為了判斷一首歌的情緒，該團(tuán)隊(duì)考慮了音頻信號(hào)和歌詞。一開始，他們把音頻信號(hào)投入一種帶有重建語言語境模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后，通過使用一種存儲(chǔ)超過100萬首當(dāng)代歌曲的元數(shù)據(jù)集——音樂推薦數(shù)據(jù)集( Million Song Dataset MSD)，來教它怎樣判斷一首歌的情緒。再用Last.fm數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集可以分配標(biāo)識(shí)給來自50多萬個(gè)獨(dú)一無二標(biāo)簽的軌跡。許多標(biāo)簽都是和情緒相關(guān)的，從這些標(biāo)簽中，超過1萬4000多個(gè)英文單詞被賦予兩個(gè)刻度等級(jí)，和一個(gè)詞是多么的積極、消極、安靜、活躍聯(lián)系在一起，來訓(xùn)練這個(gè)AI系統(tǒng)。
MSD只是包含歌曲元數(shù)據(jù)，而不是歌曲本身，所以該團(tuán)隊(duì)用些像歌名、藝術(shù)家、專輯名一樣的身份標(biāo)識(shí)，將所有信息給Deezer的目錄羅列出來。約有60%的結(jié)果數(shù)據(jù)集(18,644條軌跡)用來訓(xùn)練AI，剩下的則用來驗(yàn)證和進(jìn)一步測試該系統(tǒng)。
人們認(rèn)為這種系統(tǒng)可以進(jìn)一步觀察音樂、歌詞和情緒如何聯(lián)系。
最后，研究員稱，AI相比于更傳統(tǒng)的方式，能夠更好地檢測出歌曲是多么平靜和活躍，但當(dāng)檢測歌曲有多么積極或消極時(shí)，卻和傳統(tǒng)方式表現(xiàn)無異?！八坪踹@次的收獲就是我們的模型，尤其在預(yù)測“價(jià)”時(shí)，能夠揭曉利用音頻和歌詞之間的中間聯(lián)系?！毖芯繂T在論文中寫道。
論文中也提到過，為了真的借助這個(gè)產(chǎn)品，一個(gè)帶有同步歌詞和音頻的數(shù)據(jù)庫將會(huì)大有幫助。如果這樣的數(shù)據(jù)庫存在，那么該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為他們可以更精確的判斷模糊不定的音軌情緒，因?yàn)椤澳承┣闆r，聽眾之間會(huì)有很大的波動(dòng)。”(比如人們不會(huì)總是覺得一首歌是積極的還是消極的)。最后，研究員認(rèn)為，這種系統(tǒng)可以進(jìn)一步研究音樂、歌詞和情緒是如何聯(lián)系的，還有可能區(qū)分和發(fā)現(xiàn)高音量時(shí)未貼標(biāo)簽的數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。
這與Deezer之前第一次試圖用AI區(qū)分歌曲來看，相去甚遠(yuǎn)。去年，Deezer用在Sónar festival的一項(xiàng)挑戰(zhàn)回答了這個(gè)問題：“用戶在家時(shí)，我們?cè)鯓訖z測他們是在聽歌還是恰好在推薦歌曲呢？”。理論上，在未來學(xué)習(xí)中，Deezer能夠使用這類機(jī)器自動(dòng)地區(qū)分和歸類歌曲——不僅僅是用藝術(shù)家的名字或音樂種類這種基礎(chǔ)的元數(shù)據(jù)，而是一些更細(xì)致入微的東西，比如情緒。
本文譯自theverge，由譯者 Ayeshanyoga 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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