日前，據外媒報道，Deezer的研究人員已經成功開發(fā)出能識別歌曲中情緒的人工智能。
他們認為，這比沒有使用人工智能的傳統(tǒng)方法更能檢測出歌曲的情緒。并且，研究人員認為這種工作可以被視為進一步研究音樂、歌詞和情緒如何相關的一種方式。
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網絡的音樂情緒檢測?！?/p>
為了確定歌曲的音樂氛圍，該團隊考慮了音頻信號和歌詞。
首先，他們將音頻信號輸入神經網絡，以及重建語言語境的模型。
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)據集（MSD），這是一組超過100萬首當代歌曲的元數(shù)據。
不僅如此，他們還使用了Last．fm的數(shù)據集，該數(shù)據集為超過50萬個唯一標記的軌道分配標識符。這些標簽中的許多都是與情緒相關的，并且來自這些標簽的超過1萬個英語單詞被給予兩個與單詞的負面或正面相關的刻度等級。
百萬歌曲數(shù)據庫只包含歌曲的元數(shù)據，而不包含歌曲本身，因此團隊使用歌曲標題／藝術家姓名和專輯標題等標識符將所有這些信息與Deezer的目錄配對。大約60％的結果數(shù)據集用于訓練人工智能，其余用于驗證和進一步測試系統(tǒng)。
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