Gracenote点击机器学习分类个别歌曲风格

媒体元数据公司Gracenote正在采用机器学习和音频分析，因为它专注于帮助音乐流媒体提供商逐轨识别音乐风格。

对于大多数痴迷音乐的人来说，流派分类是一项相对容易的任务。但在音乐行业，它通常应用于广泛的艺术家层面，并不总能传达全貌。例如，泰勒斯威夫特可能被归类为“流行”或“国家”，尽管她的许多个人曲目可能倾向于不同的风格。同样地，Beastie Boys在朋克和嘻哈之间转换，而Bob Dylan在他拿起电吉他之前非常喜欢民谣。

关键是，并非所有艺术家都可以被分为单一类别的音乐。这就是为什么Gracenote正在取消一种名为“声音风格”的新产品，这是一种歌曲分类系统，可以自动分类个人音乐录音的风格。

到目前为止的故事

虽然Gracenote已将其元数据平台扩展 到体育，电影和电视，但音乐是其中的佼佼者。Gracenote可能不是世界上大多数音乐爱好者口中的名字，但该公司在音乐识别技术的早期发挥了关键作用 - 它为用于自动识别歌曲，专辑和将CD播放器插入PC驱动器时的艺术家。这意味着当您将CD翻录到硬盘驱动器时，您不必手动输入与相册相关的所有关键信息。毕竟，该公司以前称为光盘数据库(CDDB)。

自公司成立以来的二十年里，情况发生了很大变化 - 例如，Gracenote现在支持iTunes和 Apple Music，亚马逊音乐，车载娱乐系统和屏幕电视节目。但潜在的前提仍然是相同的：Gracenote拥有广泛的媒体元数据，并向广播公司和技术公司授予许可。

凭借其数据库解锁的这一价值导致索尼在2008年以约2.6亿美元的价格收购了Gracenote ，但五年 后索尼以1.7亿美元的价格将该公司卖给了Tribune Media， 并 在此之后三年内将其 出售给尼尔森。

音乐和机器

Spotify已经将其业务建立在智能音乐推荐之上，其部分原因在于2014年收购Echo Nest。对于不熟悉的人来说，Echo Nest是一个音乐数据智能平台，可以根据音乐品味来为粉丝提供更明智的推荐。Spotify继续推出备受赞誉的 Discover Weekly播放列表，以及其他技术驱动的播放列表，这些播放列表共同设法引导一些听众远离传统专辑。

播放列表，策展和推荐在Spotify的消费者宣传中起着至关重要的作用，就像它们与Apple Music和该领域的其他竞争对手一样。并且能够通过机器聆听自动识别特定风格的音乐可以帮助这些努力。

根据一份公司声明，Gracenote将为音乐行业提供一个新的样式描述符数据集，该数据集有望帮助音乐流媒体提供商提供“更完美的播放列表”。例如，如果有人喜欢嘈杂的吉他音乐但不喜欢柔和的民谣音乐，那么流媒体提供商可以确保Bob Dylan的早年被用户的播放列表省略。

然而，Gracenote不会透露它正在为推出Sonic Style而合作的音乐流媒体公司。

“这些新的涡轮增压风格描述符将彻底改变世界音乐的组织和策划方式，最终提供最新鲜，最个性化的播放列表，以吸引粉丝聆听，”Gracenote音乐总经理Brian Hamilton说。

除了帮助听众与艺术家匹配外，这项技术还可以在唱片公司和出版社赢得Gracenote新粉丝方面发挥重要作用，因为它的数据可以帮助他们发现趋势。

根据发言人的说法，在分析录音的各种元素(如旋律，节奏，和声，人声，音色和乐器)之后，“分类学”的风格得以发展，人类帮助完善400多种风格的最终分类系统。使用此数据集，Gracenote可以训练其系统以识别数百万首歌曲。

“现在播放列表是新专辑，音乐策展人正在呼吁更深入地了解个人录音，以便更好地发现和个性化，”汉密尔顿补充道。“为了实现规模，声音风格将神经网络驱动的机器学习应用于世界音乐目录，使Gracenote能够在完整的音乐目录中提供音乐风格的细粒度视图。”

这对于蓬勃发展的智能扬声器空间具有有趣的意义，亚马逊的Echo和Google Home等人鼓励用户通过口头描述来请求音乐。例如，如果某人没有特定的专辑或艺术家，但只想听听“青少年流行”或“当代国家”，那么Gracenote可以提供这样的服务，同时提供跨越更多艺术家的选择。

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