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Deezer les chercheurs ont développé un système d’IA qui détecte une chanson de la comédie musicale de l’humeur

Des chercheurs de Deezer ont développé un système d’IA capable d’associer un certain nombre de chansons avec des ambiances et des intensités, comme repéré par VentureBeat. Le travail est décrit dans un tout nouvel article publié sur Arxiv.org intitulé “la Musique de l’Humeur de Détection Basé sur Audio Paroles Avec une Profonde réseaux de Neurones.“

Pour déterminer une chanson de la comédie musicale de l’humeur, l’équipe a examiné à la fois les signaux audio et les paroles. Pour commencer, ils se nourrissaient de signaux audio dans un réseau de neurones, avec des modèles de reconstituer les contextes linguistiques des mots. Ensuite, enseigner la façon de déterminer l’humeur d’une chanson, ils ont utilisé les Millions de Chanson Dataset (TMS), qui est une collection de métadonnées pour plus de 1 million de chansons modernes. En particulier, ils ont utilisé la Dernière fois.fm dataset, qui attribue des identifiants pour les pistes de plus de 500 000 étiquettes uniques. Nombre de ces balises sont liés à l’humeur, et plus de 14 000 mots anglais à partir de ces balises ont eu deux votes échelle de corrélation de façon positive ou négative d’un mot, et aussi comment calme ou énergique d’un mot pour former le système.

Les Millions de la Chanson de la Base de données contient uniquement les métadonnées pour les chansons, pas les chansons elles-mêmes, de sorte que l’équipe couplé toutes ces informations pour Deezer du catalogue à l’aide des identifiants comme le titre du morceau, nom de l’artiste et le titre de l’album. Environ 60 pour cent de la base de données (18,644 pistes) a été utilisé pour former l’IA, avec le reste utilisé pour valider et tester davantage le système.

En fin de compte, les chercheurs ont conclu que l’IA a été mieux en mesure de détecter le degré de calme ou énergique, une chanson a été mieux que les approches plus traditionnelles, qui n’ont pas recours à l’IA, et effectuées sur la même quand il est venu à détecter si une chanson a été positif ou négatif. “Il semble que ce gain de performance est le résultat de la capacité de notre modèle à dévoiler et à l’utilisation de mi-niveau des corrélations entre l’audio et des textes, en particulier quand il s’agit de la prédiction de valence,” les chercheurs a écrit dans le papier.

Il est noté dans le document que, pour vraiment tirer parti de ce travail, une “base de données avec synchronisation des paroles et de l’audio serait d’une grande aide pour aller plus loin.” Si une telle base de données existe, l’équipe estime qu’il pourrait plus finement déterminer l’ambiguïté dans l’ambiance des morceaux, comme “dans certains cas, il peut y avoir une variabilité significative entre les auditeurs” (les gens pourraient ne pas toujours être d’accord sur si une chanson est positif ou négatif, par exemple). En fin de compte, les chercheurs croient que ce genre de travail est considéré comme un moyen de continuer à examiner la manière dont la musique, des paroles, de l’humeur et de corrélation, ainsi que la possibilité d’avoir de profondes modèles d’apprentissage être capable de trier et de trouver sans étiquette de données à volume élevé.

C’est loin d’être la première fois que Deezer a tenté d’utiliser l’IA afin de trier à travers la musique. L’année dernière, il a pris un défi au Sónar festival de répondre à la question, “Quand un utilisateur est à la maison, comment pouvons-nous détecter le contexte dans lequel ils sont à l’écoute de la musique et de recommander de la musique en conséquence?” Deezer pourrait théoriquement utiliser ce type de machine d’apprentissage dans l’avenir pour trier automatiquement et catalogue musique — et pas seulement avec les métadonnées de base, comme le nom de l’artiste ou genre de musique, mais quelque chose de plus nuancé comme l’humeur.

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Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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