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“个性化DJ”音乐播放列表算法将歌曲与听众的情绪变化相匹配
发布时间:2019-11-20     

  想象一下,您的计算机中有一个唱片骑师,可以将播放的音乐与您当前的心境相匹配。根据德克萨斯大学奥斯汀分校的最新研究,机器学习可以使这种体验近似化,从而创建适应每个用户变化心情的超个人音乐播放列表。

  麦康布斯商学院信息,风险和运营管理教授Maytal Saar-Tsechansky与该大学的一对计算机科学研究人员共同创建了“个性化DJ”。他们的新论文《在正确的时间提供正确的音乐:基于序列建模的自适应个性化播放列表》发表在《MIS》季刊上,洛阳“元素哥”:一边“破坏”玩具 一,他们的目标是通过制作根据每个人的情感变化而变化的播放列表来超越流音乐服务。

  Saar-Tsechansky说:“无论是在经过漫长的一天的会议之后上车还是在周末的早晨起床,它都应该根据您不断变化的心情调整建议。为演唱会练肌肉!张彥博说:一世人应该

  该项目始于博士Elad Liebman的创意。有效保障了机车运行安全。马会一肖中特官网!UT奥斯汀分校计算机科学专业的学生,​​还拥有音乐创作学位。他,Saar-Tsechansky和UT计算机科学教授Peter Stone设计的程序运行一系列反馈循环。它尝试一首歌曲,听众对其进行评分,然后程序会在选择下一首歌曲时注意该评分。“然后您可以相应地更改模型,”利勃曼说。

  该程序不仅会考虑收听者喜欢的歌曲,而且会考虑其收听顺序,以适应收听者的心情。歌曲被巧妙地组织起来,从而形成了富有表现力的“ DJ风格”序列,而不是随机,任意声音的序列。

  像国际象棋棋手一样,它计划向前移动10首歌曲。在播放一首歌曲时,它会生成成千上万个可能的音序,并预测哪一首将最令听众满意。它提供该播放列表中的下一首歌曲-并且在播放该歌曲时,它会创建并测试新的音序。

  在机器学习中,该机制被称为蒙特卡洛搜索-启发了该程序的名称:DJ-MC。

  利勃曼说:“学习算法没有趣味,它们只有数据。”“只要人们以类似的方式使用数据集,就可以用任何东西替换数据集。”

  Saar-Tsechansky走得更远。她说:“在您向人类推荐事物的过程中,只要有先后顺序,它就可以工作。”“甚至可能是食物。”

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