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Spotify AI 计划如何找出你脑子里发生的事情

Spotify AI 计划如何找出你脑子里发生的事情

永利/尼尔曼倡议石头| 盖蒂图片社

Spotify 拥有近 1 亿首曲目和超过 6 亿订阅者,帮助听众找到他们喜爱的音乐已成为导航挑战。 个性化和有意义的推荐的承诺将赋予其庞大的目录更多意义,这也是 Spotify 使命的核心。

这家播客巨头的推荐工具套件多年来不断发展: Spotify 主页, 每周了解一下, 混合, 每日菜单, 和 为您打造的混合物。 近年来,有证据表明这个想法正在发挥作用。 根据 Spotify 于 2019 年公布的数据 2022 年投资者日Spotify 每月发现的艺术家数量已达到 220 亿,高于 2018 年的 100 亿,“我们距离这个目标还差得很远,”该公司当时表示。

在过去十年或更长时间里,Spotify 投资于人工智能,特别是机器学习。 最近推出的 AI DJ 可能是其最大的赌注,技术将允许订阅者更好地个性化聆听会话并发现新音乐。 AI DJ 通过宣布歌曲名称和曲目介绍来模仿广播氛围,这在一定程度上是为了帮助听众更轻松地走出他们的舒适区。 人工智能算法的一个弱点是预测你何时想要走出舒适区,它可以出色地向听众提供他们已经知道他们喜欢的东西。

结合个性化技术、生成式 AI 和动态 AI 音频,听众可以在想听新音乐或不直接衍生于他们既定喜好的音乐时点击 DJ 按钮。 在 AI DJ 悦耳的音​​乐背后,有人们、技术专家和音乐专家,他们的目标是提高 Spotify 工具的推荐能力。 该公司在世界各地拥有数百名音乐编辑和专家。 Spotify 发言人表示,生成式人工智能工具使人类专家能够“以前所未有的方式扩展他们的先天知识”。

特定歌曲或艺术家的数据捕获了一些特征:某些音乐特征以及通常与之配对的歌曲或艺术家 人工智能算法可以访问数以百万计的听证会数据。 收集有关歌曲的信息是一个相当简单的过程,包括发行年份、流派和情绪——从快乐到适合跳舞或忧郁。 还识别了各种音乐特征,例如节奏、调和乐器。 将与数百万次收听会话相关的数据与其他用户的偏好相结合,有助于生成新的推荐,并使从聚合数据到个别听众假设的飞跃成为可能。

最简单的形式是,“喜欢 Y 的用户也喜欢 Z。我们知道你喜欢 Y,所以你可能喜欢 Z”,这就是人工智能找到匹配的方式。 Spotify 表示它有效。 “自从推出 DJ 以来,我们发现当 DJ 听众听到评论和个性化音乐推荐时,他们…… “他们更愿意尝试新的东西(或者听一首你可能会跳过的歌曲),”发言人说。

如果它有效,那么缓解痛点的将不仅仅是听众。 这个伟大的发现工具对于希望与新粉丝建立关系的艺术家也很有用。

朱莉·奈普,创始人兼首席执行官 明天的音乐 – 旨在通过了解算法如何工作以及如何更好地使用它们来帮助艺术家与更多听众建立联系 – 表示每个人都在试图找出如何以有意义的方式平衡熟悉度和新颖性,每个人都依靠人工智能算法来帮助使这成为可能。 她是否表示,对于所有参与者(从 Spotify 到听众和艺术家)来说,发现新音乐和保持既定风格之间的平衡是一个尚未解决的核心问题。

“任何人工智能只擅长你要求它做的事情,”内比说。 “这些推荐系统已经存在了十多年,并且非常擅长预测你会喜欢什么。他们不能做的是知道你在想什么,特别是当你想冒险进入一个新的音乐领域或类别。”

Spotify 每日菜单 这是一种尝试,利用生成式人工智能来考虑既定的品味,同时也考虑到可以塑造和重塑听众全天品味的不同背景,并提供新的建议来适应不同的心情、活动和感受。 内比说,这种改进可能会继续下去,人工智能将更好地找到一个公式来衡量听众想要的新鲜程度,但她补充道:“人们想要一直发现新音乐的假设并不成立。真的。”

大多数人仍然或多或少地高兴地回到熟悉的音乐领域和聆听模式。

“听众、策展人、专家都有不同的特征……人们对人工智能提出了不同的要求,”内比说。 “这很难让专家们感到惊讶,但他们并不是大多数听众,他们往往比较随意,”她说,他们使用 Spotify 常常为日常生活创造一个“舒适的背景”。

技术乐观主义者经常谈论“丰富”的时代。 虽然有 1 亿首歌曲可供选择,但许多听众更喜欢同一 100 首歌曲一百万次以上,因此很容易理解为什么他们正在寻找新的平衡。 但音乐评论家、《有史以来的每一首歌:音乐丰富时代聆听的二十种方式》一书的作者本·拉特利夫 (Ben Ratliff) 表示,算法与其说是解决这个问题,不如说是让这个问题更加根深蒂固。

“Spotify 擅长抓住大众的情感并为他们创作配乐,”拉特利夫说。 “那它 Sadgirl 入门包 例如,播放列表有一个很棒的名字和大约一百万个点赞。 不幸的是,在礼物的旗帜下,SSP将年轻人抑郁症的外围复杂性简化为一小群相关的“激情”音乐作品,并使音乐和敏感性的困难陈词滥调更快地形成。

拉特利夫最喜欢组织具有实际偏好的真人完成的工作。 他说,即使是一个好的播放列表也可能是在没有太多意图或良心的情况下制作的,但这只是一种识别模式的发达意识,“无论它们是晦涩的模式还是广为人知的模式。”

在拥有 1 亿条路径的世界中,人工智能可能有同等机会成为乌托邦或反乌托邦的解决方案,具体取决于个人。 拉特利夫表示,大多数用户的音乐流媒体之旅应该保持简单。 “只要你意识到应用程序永远不会以你希望的方式了解你,只要你知道你在寻找什么,或者准备好一些好的提示,你就可以在Spotify。”

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