數據科學家用機器學習推測人的音樂品味和才能
一個人的音樂品味和才能是可以推測的。這不是科幻故事,瑞典Jnkping大學和荷蘭Maastricht大學的研究人員聲稱,利用人工智慧(AI)即可做到。根據他們的研究,你是喜歡傑克遜五人組,還是斯特拉文斯基,你有怎樣的音樂才能,你的手機將很容易就能推斷出來。
研究小組在Arxiv.org上發表的一篇論文描述了一個系統,該系統根據一個人的傾聽行為,並使用機器學習演算法和心理模型,推斷出他的「音樂熟悉度」。
「心理模型正越來越多地被用來解釋……行為痕迹。」 他們寫道,「使用領域相關的心理模型可以更細緻地識別行為——比如聽音樂——並對這些行為的發生提供更深入的理解。」
對音樂的熟悉度可以涉及「音樂技能、專業知識、成就和相關行為的各個方面」。研究表明,擁有較高音樂欣賞水平的人更懂得音樂技巧,而且一般傾向於從事更多的「音樂行為」,比如練習樂器或聽各種類型的音樂。
他們通過一個利用Spotify API的應用程序收集數據。該應用可以檢索用戶的播放列表和音頻功能,並從中了解用戶所聽音樂的生動性、活力度、可調性、節奏、曲目流行度和藝人人氣。他們還讓參與者回答圍繞音樂熟悉指數的問題——這是一些涉及參與度(一個人花在音樂上的時間和金錢)和情感(與音樂的情緒反應有關的行為)的問題。
大量的數據被輸入到神經網路中——一個由處理節點組成、模擬人腦中的神經元的AI系統——預測61個研究對象的情緒和參與度,結果具有很高的準確性。預測前者的準確率為95%,而預測後者的準確率為93%。
在未來,研究小組計划進行更多和更大規模的研究,並探索Gold-MSI其他分量表的預測,包括歌唱能力、感知能力和音樂訓練。「我們的研究結果表明,音樂聆聽行為可以用來推斷用戶的音樂熟練度。」研究人員寫道。
數據科學家用機器學習來推測人的音樂品味和才能,這已經不是第一次。在2017年的阿姆斯特丹舞蹈活動技術大會上,一個團隊展示了用來預測流行歌曲的系統Hitwizard。最近,亞馬遜的工程師們也利用AI來預測用戶的音樂品味。
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