Deezer探索适合情绪的AI系统

Deezer是法国的个人音乐流媒体服务。他们雄心勃勃地确保在流媒体业务的前沿领域中占有一席之地。有迹象表明，他们正在开发对寻求服务的音乐听众有所帮助的技术。毕竟，对于爵士歌手和贝斯手来说，一个班卓琴演奏家的蓝鸟是另一种动物。

Deezer现在正在与人工智能合作，以提高个性化流服务的质量。他们的研究人员的论文一直吸引着媒体的关注，该论文现已发表在arXiv上。

“基于带有深度神经网络的音频和歌词的音乐情绪检测”介绍了他们的研究方法和发现。他们描述了他们朝着可以使轨迹与心情匹配的人工智能系统的道路。这是他们关注如何通过音频信号和歌词进行检测的途径。

TechRadar中的Olivia Tambini对本文的技术说明进行了筛选，以总结他们的工作。“ Deezer的研究人员已经训练AI系统使用音频信号，包括歌词的语言数据以及描述曲目(例如，乐观或悲伤)的Last.FM歌曲标签的聚合来识别歌曲的情感和强度。”

Engadget中的Jon Fingas向读者介绍了他们使用的工具和技术。“ Deezer使用原始音频信号，语言上下文重建模型和一百万个歌曲数据集训练了AI，该数据集聚合了描述乐曲的Last.fm标签(例如“平静”或“悲伤”)。研究人员使用歌曲元数据将MSD映射到Deezer的库，然后从歌词中提取单个单词。结果是一个18,644首歌曲数据库，团队可以用来训练AI的歌曲情绪并测试其理论。”

(论文的作者将MSD定义为通常用于MIR任务的大型数据集。磁道与LastFM的标签相关联，其中有些与情绪有关。)

Deezer的团队在论文中表示：“近年来，音乐信息检索(MIR)一直是一个不断发展的研究领域，这是因为需要自动处理大量音乐曲目，这对流媒体公司来说是一项重要任务。 ”

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