迪泽的研究人员开发了一种人工智能系统，可以检测歌曲的音乐情绪

Deezer的研究人员开发了一种人工智能系统，能够将某些歌曲与情绪和强度联系起来，正如VentureBeat所发现的那样。这项工作在Arxiv.org上最新发表的一篇题为“基于深层神经网络音频歌词的音乐情绪检测”的论文中进行了描述...

Deezer的研究人员开发了一种人工智能系统，能够将某些歌曲与情绪和强度联系起来，正如VentureBeat所发现的那样。这项工作在Arxiv.org上最新发表的一篇题为“基于深层神经网络音频歌词的音乐情绪检测”的论文中进行了描述

为了确定歌曲的音乐情绪，研究小组同时考虑了音频信号和歌词。首先，他们将音频信号输入到神经网络，以及重建单词语言上下文的模型。然后，为了教它如何确定歌曲的情绪，他们使用了百万首歌曲数据集（MSD），这是一个超过一百万首当代歌曲的元数据集合。特别是，他们使用Last.fm的数据集，该数据集为来自500000多个唯一标记的曲目分配标识符。这些标签中有许多与情绪有关，这些标签中的14000多个英语单词被分为两个等级，与单词的消极或积极程度以及单词的平静或活力程度相关，以训练系统。

百万首歌曲数据库只包含歌曲的元数据，而不是歌曲本身，因此团队随后使用歌曲标题、艺术家姓名和专辑标题等标识符将所有这些信息与Deezer的目录配对。大约60%的数据集（18644条轨道）用于训练人工智能，其余用于验证和进一步测试系统。

最后，研究人员得出结论，与不使用人工智能的传统方法相比，人工智能能够更好地检测歌曲的平静或活力，并且在检测歌曲是积极的还是消极的方面表现大致相同。”研究人员在论文中写道：“这似乎是由于我们的模型能够揭示和使用音频和歌词之间的中级相关性，特别是在预测配价方面。”。

论文中指出，为了真正利用这项工作，一个“具有同步歌词和音频的数据库将有助于进一步研究。”如果这样一个数据库存在，研究小组相信他们可以更精细地确定曲目情绪的模糊性，如“在某些情况下，听众之间可能存在显著差异”（例如，人们可能并不总是同意歌曲是正面的还是负面的）。最终，研究人员认为，这类工作被视为进一步研究音乐、歌词和情绪如何相互关联的一种方式，以及让深度学习模型能够对大量未标记数据进行排序和查找的可能性。

这远非迪泽第一次尝试使用人工智能对音乐进行分类。去年，它在Sónar festival接受了一项挑战，回答了这样一个问题：“当用户在家时，我们如何才能检测出他们听音乐的环境并相应地推荐音乐？”迪泽理论上可以在未来使用这种机器学习来自动对音乐进行排序和分类——不仅仅是使用基本的元数据，比如艺术家的名字或音乐流派，还可以使用一些更细微的东西，比如情绪。

发表于 2021-08-25 13:02
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分类：互联网

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