Deezer研究人員開發了一種可以檢測歌曲情緒的AI系統

據The Verge 9月23日報道，法國在線音樂網站Deezer的研究人員開發了一種AI系統，該系統可以將某些歌曲與其音頻強度和情緒聯繫起來。他們在預印本系統Arxiv.org上發表了《基於音頻歌詞與深度神經網路的音樂情緒檢測》一文，對他們的工作進行了描述。

研究人員將音頻信號和歌詞都考慮在內。最開始，他們設計了一個神經網路（為此提供了音頻信號）和用以重建語境的模型。為了讓系統學會確認歌曲的情緒，他們使用了百萬歌曲數據集（MSD）和LastFM數據集，後者可以從50萬個不同的標籤中做出選擇。由於MSD不包含音頻信號和歌詞，團隊使用歌曲元數據（特別是歌曲標題、藝術家姓名和專輯標題）將其映射到Deezer的目錄。約60％的結果數據集用於訓練AI，其餘40％用於驗證和測試。

研究人員最後總結道，與沒有使用AI的傳統方法相比，該系統能更好地檢測歌曲中微妙的情緒變化。而在檢測歌曲是積極還是消極方面，兩者則表現得差不多。文章中指出，如果有一個「具有同步歌詞和音頻的資料庫」，研究小組相信他們能夠更精確地確定曲目的情緒。畢竟，在某些情況下，不同的聽眾的感受可能會有所明顯的區別。研究人員認為他們的研究可以用來進一步研究音樂、歌詞和情緒之間的關聯性，並且利用深度學習模型來分類並找到大量未標記的數據。理論上來說，Deezer將來可以使用這種類型的機器學習來對音樂進行自動分類和編目——除了基本的元數據（如藝人或音樂流派），還可以是一些更微妙的東西，如情緒。

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