預測你的音樂素養(yǎng)，也許這個AI系統(tǒng)比網(wǎng)易云音樂更懂你
你到底更喜歡Jackson Five還是Stravinsky？能預測你音樂喜好的人工智能聽起來比科幻小說更不現(xiàn)實，但瑞典延雪平大學和荷蘭馬斯特里赫特大學的研究人員認為自己已經(jīng)在這方面取得了突破。
該團隊在一篇公布于Arxix．org的文章里描述了一個系統(tǒng)，它能根據(jù)一個人的傾聽行為，并利用機器學習算法和心理模式來預測他們的“音樂素養(yǎng)”。
“心理模式被越來越頻繁地用于解釋行為痕跡。利用領域相關心理模式，可以更好地鑒別行為（例如聽音樂），并對這些行為的發(fā)生提供更深層的理解�！彼麄儗懙�。
在這篇文章中，“音樂素養(yǎng)”指的是“音樂上的技巧、經(jīng)驗、成就和各個方面的相關行為”。這些研究員指出，研究已表明音樂素養(yǎng)更高的人，音樂技巧通常更加成熟，也更可能去參與一些“和音樂相關的行為”，例如演奏一件樂器，嘗試各種音樂風格等。
他們通過一款應用接入Spotify的API來搜集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括用戶的播放列表，以及活躍程度、是否容易起舞、節(jié)奏、拍子記號、響度、歌曲人氣和歌手人氣等音頻特征。這些數(shù)據(jù)也有助于回答了Goldmiths Musical Sophistication Index的一些問題——特別是活躍度（一個用戶在音樂上花費的時間和金錢）和情感（對音樂產(chǎn)生情感響應的相關行為）這兩方面。
這些數(shù)據(jù)會進入一個神經(jīng)網(wǎng)絡（這種人工智能系統(tǒng)由處理節(jié)點構成，它模仿了人類大腦的神經(jīng)元結構），該系統(tǒng)預測了61個研究項目的情感和參與活躍度，其結果擁有較高的精準性，其中前者的準確率為95％，后者的準確率為93％。
“我們的結果表明了聽音樂的習慣可以被用于預測用戶的音樂素養(yǎng)�！毖芯咳藛T寫道。
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