Mūzikas straumēšanas pakalpojumu pieaugums ir pilnībā mainījis pašreizējās klausītāju paaudzes pieeju mūzikai. Par nelielu ikmēneša abonēšanas maksu ir pieejami ne tikai miljoniem dziesmu, bet arī fonā aktīvi darbojas algoritmi, lai nodrošinātu pastāvīgu mūzikas straumi, kas personalizēta jūsu gaumei.
Mūzikas straumēšanas karu līderis ir Zviedrijā bāzētais uzņēmums Spotify. Platforma ir izaugusi, lai 400. gadā tajā būtu vairāk nekā 2022 miljoni ikmēneša aktīvo lietotāju. Spotify ir ne tikai lielākais mūzikas pakalpojums pēc pieprasījuma, bet arī pastāvīgi virza AI robežas un mašīna mācīšanās mūzikas un mūzikas ieteikumu kontekstā.
Atskaņošanas saraksti, piemēram, Discover Weekly vai Daily Mix, tiek veidoti, izmantojot sarežģītu algoritmu sistēmu, kas mēģina saskaņot māksliniekus un klausītājus. Šis raksts parādīs, kā Spotify darbojas aizkulisēs. Mēs iedziļināsimies, kā visi šie algoritmi darbojas kopā, lai lietotājiem izveidotu efektīvus mūzikas kuratora pakalpojumus.
Kā Spotify jums iesaka lietas?
Spotify paļaujas uz tā saukto ieteikumu sistēmu. Algoritms, kas pazīstams arī kā ieteikumu dzinējs, izveido modeli, lai atrastu un ieteiktu lietotājiem atbilstošus vienumus. Spotify ir izveidojis efektīvu ieteikumu sistēmu, kas pielāgota pielāgotu atskaņošanas sarakstu un dziesmu ieteikumu piegādei saviem lietotājiem.
Šāda veida algoritms ir praktiski visuresošs mūsu ikdienas dzīvē. Ieteikuma sistēmas nodrošina funkcijas, kas ļauj Amazon, YouTube un Facebook sniegt jums atbilstošu saturu, pamatojoties uz jūsu iepriekšējo mijiedarbību ar lietotni.
Spotify ieteikuma programmai ir jāiegūst pareizi divi attēlojumi: lietotājs un pats mūzikas ieraksts.
Pārstāvot mūzikas ierakstus
Lai Spotify varētu jums ieteikt mūziku, tā algoritmiem ir jābūt kvantitatīviem, lai aprakstītu katru no miljoniem ierakstu savā datubāzē.
Profila izveide katram mūzikas ierakstam pati par sevi ir interesanta problēma. Spotify ir ieguldījis daudzos pētījumos, lai atrastu labākos modeļus, lai aprakstītu katru ierakstu savā katalogā.
Lai risinātu šo problēmu, Spotify izmanto divas galvenās metodes, lai izveidotu reprezentāciju: satura filtrēšanu un sadarbības filtrēšanu.
Apskatīsim, ko dara katra no šīm metodēm un kā tās darbojas kopā, lai radītu holistisku mūzikas attēlojumu.
Satura filtrēšana
Satura filtrēšanas mērķis ir aprakstīt katru ierakstu, pārbaudot ieraksta faktiskos datus un metadatus.
Kad mākslinieki augšupielādē mūziku Spotify datu bāzē, viņiem ir jānorāda pats faktiskais mūzikas fails, kā arī papildu informācija vai metadati. Metadatos ir iekļauts dziesmas nosaukums, izdošanas gads, dziesmas albums un pat pašas dziesmas garums.
Kad Spotify saņem šos failus, tas var ātri izmantot sniegtos metadatus, lai klasificētu dziesmas. Piemēram, 1989. gada britu roka singlu var ievietot vairākos atskaņošanas sarakstos, piemēram, “Classic British Hits” vai pat “Rock Songs from the 80s”.
Neapstrādāta audio analīze
Tomēr Spotify iet soli tālāk un veic paša neapstrādātā audio faila analīzi, lai no ieraksta iegūtu kvantitatīvus rādītājus. Ja mēs paskatāmies uz Spotify API, mēs varam redzēt dažus no šiem rādītājiem.
Piemēram, API ietver enerģijas metriku, kas mēra "intensitātes un aktivitātes uztveres mērījumu". Saskaņā ar dokumentāciju metrika ir iegūta no dažādiem atribūtiem, tostarp dinamiskā diapazona, uztvertā skaļuma un tembra. Izmantojot šo metriku, Spotify var klasificēt augstas enerģijas dziesmas kopā un izmantot tās kā ieteikumus lietotājiem, kuri klausās augstas intensitātes mūziku.
Papildus enerģijai Spotify nosaka arī celiņa dzīvīgumu — metriku, kas nosaka auditorijas klātbūtni ierakstā. Valence ir mērījums, kas apraksta, cik pozitīva ir trase. Augsta valences skaņa norāda uz jautru un priecīgu mūziku, savukārt zemāka valences skaņa norāda uz skumju, nomāktu vai dusmīgu mūziku.
Laika analīze
Spotify ir arī vēl viens interesants analītikas algoritms, kas apraksta ieraksta laika struktūru. Viens celiņš ir sadalīts dažādos segmentos: no sadaļām (koris, tilts, instrumentālais solo) līdz pašiem atsevišķiem sitieniem. Izmantojot šo, varat pārbaudīt, kā Spotify apraksta jūsu iecienītāko dziesmu struktūru tiešsaistes rīks kas nosūta pieprasījumu uz Spotify API.
Apvienojot laika analīzi ar tādiem rādītājiem kā enerģija un valence, celiņu var attēlot niansētāk. Mēs varam filtrēt dziesmas, kuru intensitāte pakāpeniski palielinās, vai arī atrast dziesmas, kas ir ļoti enerģiskas.
Teksta analīze
Spotify ieteikuma programma arī iegūst semantisko informāciju no teksta, kas saistīts ar dziesmu vai izpildītāju, izmantojot dabisko valodas apstrādes modeļi.
Dziesmu vārdi var palīdzēt labāk izprast dziesmas saturu. Iespējams, ka Spotify meklē potenciālos atslēgvārdus vai sentimenta analīze veidojot jaunus atskaņošanas sarakstus vai ierakstot radio.
Tīmeklis ir arī noderīgs rīks, lai izprastu dziesmu vai izpildītāju. Spotify regulāri veic tiešsaistes plašsaziņas līdzekļu un mūzikas publikāciju skrāpējumus, lai noteiktu, kā reāli cilvēki raksturo katru ierakstu vai izpildītāju.
Sadarbības filtrēšana
Sadarbības filtrēšana attiecas uz pieeju, kurā varat filtrēt vienumus, kuriem lietotājs varētu dot priekšroku, izpētot līdzīgu lietotāju paradumus.
Piemēram, lietotājam A varētu patikt izpildītāji X un Y, un citam Spotify lietotājam B patīk arī X un Y. Ja lietotājs B klausās daudz izpildītāja Z dziesmu, iespējams, ka tās varētu patikt arī lietotājam A.
Viena problēma, kas saistīta ar sadarbības filtrēšanu, izmantojot šo metodi, ir tā, ka lietotājiem parasti ir daudzveidīgāka mūzikas gaume. Iespējams, ka mākslinieks Z ir pilnīgi atšķirīgs žanrs nekā māksliniekiem X un Y.
Lai to novērstu, Spotify izmanto sadarbības filtrēšanas variantu, kas ņem vērā atskaņošanas sarakstu un klausīšanās sesiju līdzāsparādīšanos. Vienkāršāk sakot, ieraksti, kas parasti atrodas vienā atskaņošanas sarakstā, vai dziesmas, kuras cilvēki klausās vienā sesijā, visticamāk, būs līdzīgi.
Spotify izmanto šo sadarbības filtrēšanas pieeju, lai grupētu dziesmas kategorijās, kas var nebūt redzamas, analizējot dziesmas saturu.
Lietotāja gaumes aprakstīšana
Tagad mums ir labs attēlojums, kas apraksta dziesmu vai izpildītāju. Kā mēs varam atrast īstos lietotājus, kuriem ieteikt dziesmas?
Vēl viena sarežģīta problēma, kas Spotify būtu jāatrisina, ir lietotāju muzikālās gaumes izpratne.
Pirmoreiz izveidojot Spotify kontu, iespējams, pamanīsit, ka Spotify lūgs atlasīt dažus žanrus vai izpildītājus, kuriem vēlaties sekot. Šis ir pirmais solis, lai noteiktu, kāda veida mūziku lietotājs vēlas klausīties.
Pēc tam Spotify ieteikuma programma seko līdzi visām jūsu klausīšanās aktivitātēm. Ir lietderīgi, ka Spotify piedāvā vairāk klasiskās mūzikas ieteikumu, ja meklējat tikai klasisko mūziku.
Tomēr ieraksta klausīšanās ir tikai visvienkāršākais signāls, kas jāņem vērā. Spotify aplūko arī dziesmas, kuras izlaižat, saglabātos ierakstus un izpildītājus, kuriem sekojat. Šāda veida mijiedarbība ir skaidra vai aktīva atgriezeniskā saite.
Turklāt Spotify izskata arī netiešas atsauksmes. Tas ietver klausīšanās sesijas ilgumu vai dziesmas atkārtošanas biežumu.
Izmantojot visas šīs mijiedarbības, Spotify tagad vajadzētu būt iespējai uzzināt jūsu vēlmes žanrā, noskaņojumā un laikmetā. Platforma var arī paredzēt, kāda veida mūzikai jūs varētu dot priekšroku noteiktā diennakts laikā vai nedēļas dienā.
Spotify arī saprot, ka lietotāji laika gaitā bieži vien attīsta savu mūzikas gaumi. Ņemot vērā šo faktu, Spotify ieteikuma programma piešķir lielāku nozīmi nesenajām aktivitātēm, nevis vēsturiskajiem datiem.
Secinājumi
Lai gan tādās platformās kā Apple Music ir pieejams vairāk dziesmu un tādi pakalpojumi kā TIDAL sola augstas precizitātes skaņu, Spotify turpina dominēt mūzikas abonentu globālajā tirgus daļā. Daļa no šiem panākumiem ir tās ieteikumu sistēmas efektivitāte, kas ir vairāk nekā desmit gadu pētījumu un atkārtojumu rezultāts.
Spotify ieteikumu sistēmas mērķis ir nodrošināt lietotājiem apmierinošu pieredzi, kas ļaus viņiem pavadīt platformā ilgu laiku. Lietotāju noturēšana ir galvenais panākumu rādītājs, kad runa ir par tiešsaistes abonēšanas pakalpojumiem, piemēram, Spotify.
Saskaņā ar Oskaru Štālu, Spotify personalizācijas viceprezidentu, platformas mērķis ir “palielināt jēgpilnāka audio daudzumu jūsu dzīvē”. Izmantojot mašīnmācīšanās algoritmi, Spotify spēj sniegt lieliskus ieteikumus saviem lietotājiem un palīdzēt māksliniekiem augt un iegūt iespēju tikt sadzirdētiem.
Atstāj atbildi