killwasi Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 W tym roku na Krajowej Konferencji Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji na jednym z paneli przedstawiona została bardzo ciekawa praca doktorska o temacie "Automatyczna indeksacja bazy muzycznej na podstawie korelacji pomiędzy oceną subiektywną nastroju utworu muzycznego a wektorem parametrów". Do tej pory wszystkie serwisy streamingowe wykorzystują klasyfikację muzyki na podstawie metadanych lub powiązanych wykonawców, czy też tego co słuchają znajomi i co jest popularne. A zazwyczaj tym co nas najbardziej interesuje z punktu widzenia słuchaczy, z czego możemy nawet nie zdawać sobie sprawy, to powiązanie pod względem nastroju utworu. Pozwala to znaleźć powiązane utwory z bardzo różnych gatunków, co fajnie zostało pokazane na przykładach podczas prezentacji Wykorzystano klasyfikację opartą na takim kole nastrojowym: Może się okazać, że nastąpi dzięki temu przełom w klasyfikacji i polecaniu muzyki zwłaszcza w spomnianych serwisach stramingowych. Osobiście na to liczę, bo polecane od Spoti są coraz to dziksze i dziksze Z całością pracy można się zapoznać pod tym najwyraźniej publicznie dostępnym linkiem: http://pbc.gda.pl/Content/57365/phd_plewa_magdalena.pdf Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
daviox Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Całkiem ciekawa koncepcja. Ciekawe, jak to się sprawdzi w praktyce i czy kiedykolwiek będzie miało szansę na wyparcie sugerowania na podstawie metadanych. Pytanie tylko na ile trafny będzie to system. Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
zdzichon Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Najlepsze polecanki ma nadal amerykańska Pandora. Mają własny algorytm rozbijający utwór na składowe harmoniczne. Działał spektakularnie. Niestety u nas tylko przez VPN i na nielegalu, także odpuściłem. Za duzo zachodu. Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
killwasi Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Autor Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 2 minuty temu, daviox napisał: Pytanie tylko na ile trafny będzie to system. Z przykładów jakich słuchałem mogę powiedzieć, że bardzo trafnie. Bo on łączy utwory, o których nawet byśmy nie pomyśleli zupełnie. Oparte jest to o sieć neuronową, która uczy sie na podstawie danych zebranych z dużej grupki osób. 2 minuty temu, zdzichon napisał: Mają własny algorytm rozbijający utwór na składowe harmoniczne Samo rozbicie na harmoniczne i analiza porównawcza widma nie gwarantuje niestety dopasowania nastrojem Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
zdzichon Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 (edytowane) Może i nie, za to działa. Nigdzie indziej nie miałem tak trafnych polecanek jak tam. Więcej tu: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Music_Genome_Project Niech działają, dobrej muzyki nigdy za dużo. Edytowane 8 Sierpnia 2017 przez zdzichon 1 Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
Jaro54 Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Takie cóś to stare Nokie miały i Sony. Ustalalo wg nastroju wybranego suwakami i dobieralo 30 utworów z kolekcji na telefonie. I robiło to dobrze 1 Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
killwasi Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Autor Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 13 minut temu, zdzichon napisał: Może i nie, za to działa. Nigdzie indziej nie miałem tak trafnych polecanek jak tam. Więcej tu: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Music_Genome_Project Niech działają, dobrej muzyki nigdy za dużo. Tak to na pewno też działa Widzę, że jakieś algorytmy genetyczne tam zastosowano. Autorka pracy wspominała, że chciała uniezależnić to wykrywanie od nakałdu czasu ludzi. W momencie kiedy mamy już wytrenowaną sieć neuronową wrzucamy dowolny utwór i jest on analizowany, podczas gdy w tym Music Genome wygląda na to, że "Each song is analyzed by a musician in a process that takes 20 to 30 minutes per song." Nie ukrywam, że nie przeczytałem tego prawie 300 stronicowego tomiska, a pewnie jest tam dokładnie opisane czym różni się to podejście od stosowanych obecnie oraz jakie ma wady i zalety Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
s1ayto Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 26 minut temu, killwasi napisał: Z przykładów jakich słuchałem mogę powiedzieć, że bardzo trafnie. Bo on łączy utwory, o których nawet byśmy nie pomyśleli zupełnie. Oparte jest to o sieć neuronową, która uczy sie na podstawie danych zebranych z dużej grupki osób. Oczywiście nie zapoznałem się z całością pracy, ale możesz powiedzieć o jakich przykładach mówisz? Przyznam, że zabiję za dobre narzędzie do odkrywania nowej muzyki Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
daviox Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Z sugestiami na podstawie tagów (last.fm) mam takie doświadczenie, że albo już to znam, albo sugeruje mi ten sam album z uwagi na drobne różnice w tagach. Co prawda w last.fm można oznaczyć połączenie albumów, lub wykonawców, jednak różnie z tym bywało. Preferuję szukanie samemu, lub polecane przez znajomych, aczkolwiek mam cichą nadzieję na jakąś rewolucję w kwestii sugerowania utworów, lub wykonawców. Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
killwasi Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Autor Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 3 minuty temu, s1ayto napisał: Oczywiście nie zapoznałem się z całością pracy, ale możesz powiedzieć o jakich przykładach mówisz? Przyznam, że zabiję za dobre narzędzie do odkrywania nowej muzyki Ja też pracy nie czytałem (jeszcze ) ale podczas prezentacji były pokazane dwa przykłady na podstawie 4 utworów. Pierwszy przykład to były dwa utwory różnych gatunków zaklasyfikowane przez inne systemy jako różne, a faktycznie miały bardzo podobny mood/sposób grania - ciężko to określić, ale po prostu gdybym lubił jeden to polubiłbym drugi. Drugi przykład pokazał dwa utwory tege samego gatunku na bardzo podobnych instrumentach i z podobnym tempem zaklasyfikowane przez inne systemy jako podobne, a wcale podobne nie były. Nie wiem co to za utwory, ale prawdopodobne że w tej pracy gdzieś się znajdują te przykłady. No dzisiaj nie poszukam ,ale kiedyś na pewno sie pokuszę Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
LoneVagrant Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Już widzę słabość takiej klasyfikacji - co ze złożonymi utworami? Np. IMO pasują do jego opisu wszystkie nastroje poza "wesoły" i co z tym zrobić? (chyba, że wartości na osiach się nie wykluczają, np. może być smutny i wesoły jednocześnie, to nvm) Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
killwasi Opublikowano 8 Sierpnia 2017 Autor Zgłoś Udostępnij Opublikowano 8 Sierpnia 2017 1 godzinę temu, LoneVagrant napisał: Już widzę słabość takiej klasyfikacji - co ze złożonymi utworami? Niektóre problemy będą zawsze i ich nie obejdziemy Wydaje mi się, że to kółko ma tylko pozwolić nam ludziom jakoś to zaklasyfikowac i nauczyć sieć neuronową również klasyfikować podobnie do nas. Algorytm nigdy nie wie czy coś jest wesołe czy energiczne czy depresyjne, ma wiedzieć co jest do czego podobne Tak naprawdę wszystko zależy od wytrenowania sieci, choć z tego co pamiętam to nie była zbyt głęboka. Jakby co to ja jakoś nie bronię tego podejścia za wszelką cenę tylko spodobało mi się, że ktoś w końcu zaprzęgł tego typu algorytmy do czegoś na czym mi zależy Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
s1ayto Opublikowano 9 Sierpnia 2017 Zgłoś Udostępnij Opublikowano 9 Sierpnia 2017 Cieszmy się, że są takie albumy/piosenki, które ciężko zaszufladkować Inaczej byłaby nuda nuda nuda.. 2 Cytuj Odnośnik do komentarza Udostępnij na innych stronach Więcej opcji udostępniania...
Rekomendowane odpowiedzi
Dołącz do dyskusji
Możesz dodać zawartość już teraz a zarejestrować się później. Jeśli posiadasz już konto, zaloguj się aby dodać zawartość za jego pomocą.