Skocz do zawartości
WIOSENNA PROMOCJA AUDIO 11.03-04.04.2024 Zapraszamy ×

Klasyfikacja muzyki na podstawie nastroju


killwasi

Rekomendowane odpowiedzi

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:

 

5989c28f4a5fc_Screenshotfrom2017-08-0815-44-30.thumb.png.6b1b5c0d75315783629edc596713acc5.png

 

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 :D

 

Z całością pracy można się zapoznać pod tym najwyraźniej publicznie dostępnym linkiem: http://pbc.gda.pl/Content/57365/phd_plewa_magdalena.pdf

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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.

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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 :P 

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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 przez zdzichon
  • Like 1
Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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 

  • Haha 1
Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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 :D 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 :D

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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 :D

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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. :P Preferuję szukanie samemu, lub polecane przez znajomych, aczkolwiek mam cichą nadzieję na jakąś rewolucję w kwestii sugerowania utworów, lub wykonawców. :)

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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 :D

 

Ja też pracy nie czytałem (jeszcze :D) 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 :D

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

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)

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

1 godzinę temu, LoneVagrant napisał:

Już widzę słabość takiej klasyfikacji - co ze złożonymi utworami?

 

Niektóre problemy będą zawsze i ich nie obejdziemy :D

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 :D 

Odnośnik do komentarza
Udostępnij na innych stronach

Dołącz do dyskusji

Możesz dodać zawartość już teraz a zarejestrować się później. Jeśli posiadasz już konto, zaloguj się aby dodać zawartość za jego pomocą.

Gość
Dodaj odpowiedź do tematu...

×   Wklejono zawartość z formatowaniem.   Usuń formatowanie

  Dozwolonych jest tylko 75 emoji.

×   Odnośnik został automatycznie osadzony.   Przywróć wyświetlanie jako odnośnik

×   Przywrócono poprzednią zawartość.   Wyczyść edytor

×   Nie możesz bezpośrednio wkleić grafiki. Dodaj lub załącz grafiki z adresu URL.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...

Powiadomienie o plikach cookie

Zarejestruj się aby mieć większy dostęp do zasobów forum. Przeczytaj regulamin Warunki użytkowania i warunki prywatności związane z plikami cookie Polityka prywatności