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三大算法让AI音箱猜中你的音乐喜好

来源:华龙网-重庆日报2018-08-07

    “小X,天气真热,放首歌让我放松一下。”

    “好的,正在为您播放《凉凉》。”

    歌曲风格种类繁多,同名、翻唱层出不穷,AI音箱如何选出扣你心弦的那首歌?

    亚马逊语音助手Alexa的工程师近期开发了一套“隐式推荐系统”,能够通过人工智能学习并记忆用户的音乐品味。近日,该项目的研究者“机器学习”方向专家Bo Xiao在印度海德拉巴举行的Interspeech 2018年会上,首次揭秘了这一智能系统的技术原理。

    时间算法:分析歌曲播放的时间数据

    “隐式推荐系统”提供了一个可训练的时间数据推荐引擎。举个例子,假如在30秒内,用户切断当前歌曲,说明这完全不是他想听的歌,下次将不再推荐同种曲目。在30秒内切断歌曲,AI音箱会认为用户并不喜欢这首歌或这个版本,下一次,系统将切换另一位歌手的同名歌曲或另一类风格,以此类推。

    那如果是与音乐偏好无关的播放中断呢?“隐式推荐系统”增加了加权功能。例如,如果歌曲播放时间为25秒而不是一秒钟,或者播放3分钟而不是2分钟,则歌曲的推荐比重将加权增大。

    类别算法:筛选歌手风格及歌曲类型

    美国著名流行歌曲《Hello》,如果你第一次选择了莱昂内尔·里奇的版本,那么算法可能会记忆“男性”“美国”“经典”“格莱美金曲”等一系列标签,如果你选择了阿黛尔的版本,相应地,算法标签将会是另一种风格和类型。

    随着系统海量数据库的积累和每一位用户个体画像的完善,该系统也在自动地快速迭代算法,细化音乐“标签”。

    吸引力算法:对歌曲的用户吸引力进行评分

    尽管用户的音乐品味各异,但好听的版本总能获得更多用户的喜欢。该系统的“用户吸引力评估模型”,能够对目标曲目进行智能打分和评级,再匹配出最佳歌曲推荐给用户。

    此外,“隐式推荐系统”还进一步优化了语义理解,能够提高对含混不清口令的辨识度和智能猜测准确率。

    Bo Xiao表示,目前“隐式推荐系统”的测试效果良好,未来,研究团队还计划将这一技术应用于有声读物、视频等更多领域。

    近年来,AI音箱竞争激烈,各品牌通过不断研发和优化技术算法,提升用户的个性化音乐体验。例如通过语音和心率来判断情绪,并根据情绪来匹配音乐的EmoKit,以及能够让用户参与音乐创作的Jukedeck、Melodrive和Humtap。

    相对而言,国内AI音箱在语义理解和个性化音乐推荐方面,功能还较为基础。究其本质,或许是品牌方将重心放在抢占市场风口、布局流量入口以及忙着打价格战。未来,品牌如果想要打造精品,建立竞争壁垒,或许还需要用心钻研用户的真实需求。

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三大算法让AI音箱猜中你的音乐喜好

2018-08-07 06:30:00 来源: 0 条评论

    “小X,天气真热,放首歌让我放松一下。”

    “好的,正在为您播放《凉凉》。”

    歌曲风格种类繁多,同名、翻唱层出不穷,AI音箱如何选出扣你心弦的那首歌?

    亚马逊语音助手Alexa的工程师近期开发了一套“隐式推荐系统”,能够通过人工智能学习并记忆用户的音乐品味。近日,该项目的研究者“机器学习”方向专家Bo Xiao在印度海德拉巴举行的Interspeech 2018年会上,首次揭秘了这一智能系统的技术原理。

    时间算法:分析歌曲播放的时间数据

    “隐式推荐系统”提供了一个可训练的时间数据推荐引擎。举个例子,假如在30秒内,用户切断当前歌曲,说明这完全不是他想听的歌,下次将不再推荐同种曲目。在30秒内切断歌曲,AI音箱会认为用户并不喜欢这首歌或这个版本,下一次,系统将切换另一位歌手的同名歌曲或另一类风格,以此类推。

    那如果是与音乐偏好无关的播放中断呢?“隐式推荐系统”增加了加权功能。例如,如果歌曲播放时间为25秒而不是一秒钟,或者播放3分钟而不是2分钟,则歌曲的推荐比重将加权增大。

    类别算法:筛选歌手风格及歌曲类型

    美国著名流行歌曲《Hello》,如果你第一次选择了莱昂内尔·里奇的版本,那么算法可能会记忆“男性”“美国”“经典”“格莱美金曲”等一系列标签,如果你选择了阿黛尔的版本,相应地,算法标签将会是另一种风格和类型。

    随着系统海量数据库的积累和每一位用户个体画像的完善,该系统也在自动地快速迭代算法,细化音乐“标签”。

    吸引力算法:对歌曲的用户吸引力进行评分

    尽管用户的音乐品味各异,但好听的版本总能获得更多用户的喜欢。该系统的“用户吸引力评估模型”,能够对目标曲目进行智能打分和评级,再匹配出最佳歌曲推荐给用户。

    此外,“隐式推荐系统”还进一步优化了语义理解,能够提高对含混不清口令的辨识度和智能猜测准确率。

    Bo Xiao表示,目前“隐式推荐系统”的测试效果良好,未来,研究团队还计划将这一技术应用于有声读物、视频等更多领域。

    近年来,AI音箱竞争激烈,各品牌通过不断研发和优化技术算法,提升用户的个性化音乐体验。例如通过语音和心率来判断情绪,并根据情绪来匹配音乐的EmoKit,以及能够让用户参与音乐创作的Jukedeck、Melodrive和Humtap。

    相对而言,国内AI音箱在语义理解和个性化音乐推荐方面,功能还较为基础。究其本质,或许是品牌方将重心放在抢占市场风口、布局流量入口以及忙着打价格战。未来,品牌如果想要打造精品,建立竞争壁垒,或许还需要用心钻研用户的真实需求。

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