日前，據(jù)外媒報(bào)道，Deezer的研究人員已經(jīng)成功開發(fā)出能識(shí)別歌曲中情緒的人工智能。
他們認(rèn)為，這比沒有使用人工智能的傳統(tǒng)方法更能檢測(cè)出歌曲的情緒。并且，研究人員認(rèn)為這種工作可以被視為進(jìn)一步研究音樂、歌詞和情緒如何相關(guān)的一種方式。
這一研究成果在Arxiv．org上發(fā)表的一篇新文章中有所描述，題為“ 基于音頻歌詞和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂情緒檢測(cè)?！?/p>
為了確定歌曲的音樂氛圍，該團(tuán)隊(duì)考慮了音頻信號(hào)和歌詞。
首先，他們將音頻信號(hào)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及重建語(yǔ)言語(yǔ)境的模型。
然后，為了教它如何確定一首歌的情緒，他們使用了百萬歌數(shù)據(jù)集（MSD），這是一組超過100萬首當(dāng)代歌曲的元數(shù)據(jù)。
不僅如此，他們還使用了Last．fm的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集為超過50萬個(gè)唯一標(biāo)記的軌道分配標(biāo)識(shí)符。這些標(biāo)簽中的許多都是與情緒相關(guān)的，并且來自這些標(biāo)簽的超過1萬個(gè)英語(yǔ)單詞被給予兩個(gè)與單詞的負(fù)面或正面相關(guān)的刻度等級(jí)。
百萬歌曲數(shù)據(jù)庫(kù)只包含歌曲的元數(shù)據(jù)，而不包含歌曲本身，因此團(tuán)隊(duì)使用歌曲標(biāo)題／藝術(shù)家姓名和專輯標(biāo)題等標(biāo)識(shí)符將所有這些信息與Deezer的目錄配對(duì)。大約60％的結(jié)果數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練人工智能，其余用于驗(yàn)證和進(jìn)一步測(cè)試系統(tǒng)。
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