संगीत स्ट्रीमिंग सेवाओं के उदय ने श्रोताओं की वर्तमान पीढ़ी के संगीत के प्रति दृष्टिकोण को पूरी तरह से बदल दिया है। न केवल एक छोटे से मासिक सदस्यता शुल्क के लिए लाखों गाने उपलब्ध हैं, एल्गोरिदम आपके स्वाद के लिए वैयक्तिकृत संगीत की निरंतर धारा प्रदान करने के लिए पृष्ठभूमि में सक्रिय रूप से काम करते हैं।
संगीत स्ट्रीमिंग युद्धों में अग्रणी स्वीडिश-आधारित कंपनी Spotify है। 400 में प्लेटफ़ॉर्म पर 2022 मिलियन से अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता हो गए हैं। सबसे बड़ी ऑन-डिमांड संगीत सेवा होने के अलावा, Spotify लगातार AI की सीमाओं को आगे बढ़ाता है और यंत्र अधिगम संगीत और संगीत अनुशंसा के संदर्भ में।
डिस्कवर वीकली या डेली मिक्स जैसी प्लेलिस्ट एल्गोरिदम की एक जटिल प्रणाली का उपयोग करके बनाई जाती हैं जो कलाकारों और श्रोताओं को एक साथ मिलाने का प्रयास करती हैं। यह लेख इस बात पर प्रकाश डालेगा कि Spotify पर्दे के पीछे कैसे काम करता है। हम इस बात पर गौर करेंगे कि ये सभी एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं के लिए प्रभावी संगीत क्यूरेटिंग सेवाएं बनाने के लिए एक साथ कैसे काम करते हैं।
Spotify आपको चीज़ें कैसे सुझाता है?
Spotify एक अनुशंसा प्रणाली के रूप में जानी जाने वाली चीज़ पर निर्भर करता है। अनुशंसा इंजन के रूप में भी जाना जाता है, एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक वस्तुओं को खोजने और अनुशंसा करने के लिए एक मॉडल बनाता है। Spotify ने अपने उपयोगकर्ताओं को अनुकूलित प्लेलिस्ट और ट्रैक सुझाव देने के लिए एक प्रभावी अनुशंसा प्रणाली बनाई है।
इस प्रकार का एल्गोरिदम हमारे दैनिक जीवन में व्यावहारिक रूप से सर्वव्यापी है। अनुशंसा प्रणाली उन सुविधाओं को चलाती है जो अमेज़ॅन, यूट्यूब और फेसबुक को ऐप के साथ आपके पिछले इंटरैक्शन के आधार पर आपको प्रासंगिक सामग्री देने की अनुमति देती हैं।
Spotify के अनुशंसाकर्ता इंजन को दो प्रतिनिधित्व सही करने की आवश्यकता है: उपयोगकर्ता और संगीत ट्रैक।
संगीत ट्रैक का प्रतिनिधित्व
इससे पहले कि Spotify आपको संगीत का सुझाव दे सके, इसके एल्गोरिदम के पास अपने डेटाबेस में लाखों ट्रैकों में से प्रत्येक का वर्णन करने का कुछ मात्रात्मक तरीका होना चाहिए।
प्रत्येक संगीत ट्रैक के लिए एक प्रोफ़ाइल बनाना अपने आप में एक दिलचस्प समस्या है। Spotify ने अपने कैटलॉग में प्रत्येक रिकॉर्ड का वर्णन करने के लिए सर्वोत्तम मॉडल खोजने के लिए काफी शोध में निवेश किया है।
इस समस्या से निपटने के लिए, Spotify प्रतिनिधित्व बनाने के लिए दो मुख्य तरीकों का उपयोग करता है: सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग और सहयोगी फ़िल्टरिंग।
आइए देखें कि इनमें से प्रत्येक विधि क्या करती है और संगीत का समग्र प्रतिनिधित्व बनाने के लिए वे कैसे मिलकर काम करती हैं।
सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग
सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग का उद्देश्य ट्रैक के वास्तविक डेटा और मेटाडेटा की जांच करके प्रत्येक ट्रैक का वर्णन करना है।
जब कलाकार Spotify के डेटाबेस में संगीत अपलोड करते हैं, तो उन्हें वास्तविक संगीत फ़ाइल, साथ ही अतिरिक्त जानकारी या मेटाडेटा भी प्रदान करना होगा। मेटाडेटा में गाने का नाम, उसके रिलीज़ होने का वर्ष, ट्रैक का एल्बम और यहां तक कि गाने की लंबाई भी शामिल है।
जब Spotify को ये फ़ाइलें प्राप्त होती हैं, तो यह गानों को वर्गीकृत करने के लिए दिए गए मेटाडेटा का तुरंत उपयोग कर सकता है। उदाहरण के लिए, 1989 का एक ब्रिटिश रॉक सिंगल, "क्लासिक ब्रिटिश हिट्स" या यहां तक कि "80 के दशक के रॉक गाने" जैसी कई प्लेलिस्ट में डाला जा सकता है।
कच्चा ऑडियो विश्लेषण
हालाँकि, Spotify एक कदम आगे जाता है और ट्रैक से कुछ मात्रात्मक मीट्रिक प्राप्त करने के लिए कच्ची ऑडियो फ़ाइल पर ही विश्लेषण करता है। अगर हम एक नजर डालें तो स्पॉटिफाई एपीआई, हम इनमें से कुछ मेट्रिक्स देख सकते हैं।
उदाहरण के लिए, एपीआई में एक ऊर्जा मीट्रिक शामिल है जो "तीव्रता और गतिविधि के अवधारणात्मक माप" को मापता है। दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, मीट्रिक गतिशील रेंज, अनुमानित ध्वनि और समय सहित विभिन्न विशेषताओं से प्राप्त होता है। इस मीट्रिक का उपयोग करके, Spotify उच्च-ऊर्जा वाले गीतों को एक साथ वर्गीकृत कर सकता है और उन्हें उच्च-तीव्रता वाले संगीत सुनने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए अनुशंसा के रूप में पेश कर सकता है।
ऊर्जा के अलावा, Spotify ट्रैक की जीवंतता भी निर्धारित करता है, एक मीट्रिक जो रिकॉर्डिंग में दर्शकों की उपस्थिति का पता लगाता है। वैलेंस एक माप है जो बताता है कि ट्रैक कितना सकारात्मक है। उच्च संयोजकता वाली ध्वनि हर्षित और प्रसन्न संगीत को इंगित करती है, जबकि कम संयोजकता वाली ध्वनि उदास, उदास या गुस्से वाले संगीत को इंगित करती है।
अस्थायी विश्लेषण
Spotify के पास एक और दिलचस्प एनालिटिक्स एल्गोरिदम भी है जो ट्रैक की अस्थायी संरचना का वर्णन करता है। एक एकल ट्रैक को अलग-अलग खंडों में विभाजित किया गया है: खंडों (कोरस, ब्रिज, इंस्ट्रुमेंटल सोलो) से लेकर व्यक्तिगत बीट्स तक। आप इसका उपयोग करके देख सकते हैं कि Spotify आपके पसंदीदा गानों की संरचना का वर्णन कैसे करता है ऑनलाइन उपकरण जो Spotify API को एक अनुरोध भेजता है।
अस्थायी विश्लेषण को ऊर्जा और वैलेंस जैसे मेट्रिक्स के साथ जोड़ने से ट्रैक को अधिक सूक्ष्म तरीके से प्रस्तुत करने में मदद मिल सकती है। हम उन गानों को फ़िल्टर कर सकते हैं जो धीरे-धीरे तीव्रता में बढ़ते हैं, या ऐसे गाने ढूंढ सकते हैं जो पूरी तरह से उच्च-ऊर्जा वाले हों।
पाठ विश्लेषण
Spotify का अनुशंसाकर्ता इंजन प्राकृतिक के उपयोग के माध्यम से ट्रैक या कलाकार से संबंधित पाठ से अर्थ संबंधी जानकारी भी निकालता है भाषा प्रसंस्करण मॉडल.
गाने के बोल गाने की सामग्री को और समझने में मदद कर सकते हैं। यह संभव है कि Spotify संभावित कीवर्ड खोजता है या भावना विश्लेषण नई प्लेलिस्ट या ट्रैक रेडियो बनाते समय।
किसी ट्रैक या कलाकार को समझने के लिए वेब भी एक उपयोगी उपकरण है। Spotify नियमित रूप से ऑनलाइन मीडिया आउटलेट्स और संगीत प्रकाशनों के वेब स्क्रैप करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वास्तविक लोग प्रत्येक ट्रैक या कलाकार का वर्णन कैसे करते हैं।
सहयोगी को छानने
सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग उस दृष्टिकोण को संदर्भित करता है जहां आप समान उपयोगकर्ताओं की आदतों को देखकर उन वस्तुओं को फ़िल्टर कर सकते हैं जिन्हें उपयोगकर्ता पसंद कर सकता है।
उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता A को कलाकार X और Y पसंद हो सकते हैं, और एक अन्य Spotify उपयोगकर्ता B को भी X और Y पसंद हैं। यदि उपयोगकर्ता B कलाकार Z के बहुत सारे गाने सुनता है, तो संभव है कि उपयोगकर्ता A भी उन्हें पसंद कर सकता है।
इस पद्धति का उपयोग करके सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग के साथ एक समस्या यह है कि उपयोगकर्ताओं के पास आमतौर पर संगीत में अधिक विविध स्वाद होता है। यह संभव है कि कलाकार Z, कलाकार X और Y से बिल्कुल अलग शैली का हो।
इससे निपटने के लिए, Spotify सहयोगी फ़िल्टरिंग की एक विविधता का उपयोग करता है जो प्लेलिस्ट और सुनने के सत्र की सह-घटना को देखता है। सरल शब्दों में, जो ट्रैक एक ही प्लेलिस्ट में होते हैं या जो गाने लोग एक ही सत्र में सुनते हैं, उनके समान होने की अधिक संभावना होती है।
Spotify गानों को उन श्रेणियों में समूहित करने के लिए इस सहयोगी फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है जो गाने की सामग्री का विश्लेषण करते समय स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।
उपयोगकर्ता के स्वाद का वर्णन
अब हमारे पास एक अच्छा प्रतिनिधित्व है जो किसी ट्रैक या कलाकार का वर्णन करता है। फिर हम गानों की अनुशंसा करने के लिए सही उपयोगकर्ता कैसे ढूंढेंगे?
एक और चुनौतीपूर्ण समस्या जिसे Spotify को हल करना चाहिए वह है अपने उपयोगकर्ताओं के संगीत स्वाद को समझना।
जब आप पहली बार Spotify खाता बनाते हैं, तो आप देख सकते हैं कि Spotify आपसे कुछ शैलियों या कलाकारों का चयन करने के लिए कहेगा जिनका आप अनुसरण करना चाहते हैं। यह यह निर्धारित करने में पहला कदम है कि उपयोगकर्ता किस प्रकार का संगीत सुनना चाहता है।
इसके बाद, Spotify का अनुशंसा इंजन आपकी संपूर्ण सुनने की गतिविधि पर नज़र रखता है। यदि आप केवल शास्त्रीय संगीत ही खोजते हैं तो Spotify के लिए आपको अधिक शास्त्रीय संगीत सुझाव प्रदान करना उचित होगा।
हालाँकि, किसी ट्रैक को सुनना विचार करने के लिए सबसे बुनियादी संकेत है। Spotify आपके द्वारा छोड़े गए गानों, आपके द्वारा सेव किए गए ट्रैक और आपके द्वारा फ़ॉलो किए जाने वाले कलाकारों पर भी नज़र रखता है। इस प्रकार की बातचीत स्पष्ट या सक्रिय प्रतिक्रिया होती है।
इसके अलावा, Spotify अंतर्निहित फीडबैक पर भी गौर करता है। इसमें सुनने के सत्र की अवधि या आप कितनी बार किसी गीत को दोहराते हैं, शामिल है।
इन सभी इंटरैक्शन का उपयोग करके, Spotify को अब शैली, मनोदशा और युग में आपकी प्राथमिकताओं का पता लगाने में सक्षम होना चाहिए। प्लेटफ़ॉर्म यह भी अनुमान लगा सकता है कि दिन के किसी विशिष्ट समय या सप्ताह के दिन में आप किस प्रकार का संगीत पसंद कर सकते हैं।
Spotify यह भी समझता है कि उपयोगकर्ता अक्सर समय के साथ संगीत में अपना स्वाद विकसित करते हैं। इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए, Spotify अनुशंसाकर्ता इंजन ऐतिहासिक डेटा की तुलना में हाल की गतिविधि पर अधिक भार डालता है।
निष्कर्ष
भले ही Apple Music जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर अधिक गाने उपलब्ध हैं, और TIDAL जैसी सेवाएँ उच्च-निष्ठा ध्वनि का वादा करती हैं, Spotify संगीत ग्राहकों के वैश्विक बाज़ार हिस्सेदारी पर हावी है। उस सफलता का एक हिस्सा इसकी अनुशंसा प्रणाली की प्रभावशीलता है, जो एक दशक से अधिक के शोध और पुनरावृत्ति का उत्पाद है।
Spotify की अनुशंसा प्रणाली का लक्ष्य उपयोगकर्ताओं को एक संतोषजनक अनुभव प्रदान करना है जो उन्हें प्लेटफ़ॉर्म पर लंबा समय बिताने में सक्षम बनाएगा। जब Spotify जैसी ऑनलाइन सदस्यता सेवाओं की बात आती है तो उपयोगकर्ता प्रतिधारण सफलता के लिए एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है।
Spotify में वैयक्तिकरण के उपाध्यक्ष ऑस्कर स्टाल के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म का लक्ष्य "आपके जीवन में अधिक सार्थक ऑडियो की मात्रा बढ़ाना" है। इसके उपयोग से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, Spotify अपने उपयोगकर्ताओं को बेहतरीन सिफ़ारिशें देने और कलाकारों को आगे बढ़ने और सुनने का अवसर देने में मदद करने में सक्षम है।
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