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科學(xué)家利用 AI 識(shí)別熱門歌曲,準(zhǔn)確率高達(dá) 97%

人工智能
加州克萊蒙特研究生大學(xué)的科學(xué)家們使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) —— 一種模仿人腦的 AI 技術(shù),來分析聽眾對(duì) 24 首歌曲的神經(jīng)生理反應(yīng)。他們發(fā)現(xiàn),通過測(cè)量少數(shù)幾個(gè)志愿者的大腦活動(dòng),就可以預(yù)測(cè)數(shù)百萬(wàn)人是否會(huì)喜歡這些歌曲。他們的方法被稱為“神經(jīng)預(yù)測(cè)”,其準(zhǔn)確率高達(dá) 97%。

6 月 21 日消息,一項(xiàng)新研究表明,人工智能(AI)可以準(zhǔn)確地識(shí)別出熱門歌曲,這可能會(huì)威脅到音樂制作人和選秀節(jié)目評(píng)委的工作。

加州克萊蒙特研究生大學(xué)的科學(xué)家們使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) —— 一種模仿人腦的 AI 技術(shù),來分析聽眾對(duì) 24 首歌曲的神經(jīng)生理反應(yīng)。他們發(fā)現(xiàn),通過測(cè)量少數(shù)幾個(gè)志愿者的大腦活動(dòng),就可以預(yù)測(cè)數(shù)百萬(wàn)人是否會(huì)喜歡這些歌曲。他們的方法被稱為“神經(jīng)預(yù)測(cè)”,其準(zhǔn)確率高達(dá) 97%。

這項(xiàng)研究的高級(jí)作者、該校教授保羅?扎克在媒體發(fā)布會(huì)上說:“通過將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于神經(jīng)生理數(shù)據(jù),我們幾乎可以完美地識(shí)別出熱門歌曲。33 個(gè)人的神經(jīng)活動(dòng)可以預(yù)測(cè)數(shù)百萬(wàn)人是否會(huì)聽新歌,這非常令人驚訝。以前從未有過這樣的準(zhǔn)確率?!?/p>

IT之家注意到,這種 AI 系統(tǒng)不僅可以取代電視選秀節(jié)目的評(píng)委,還可以提高流媒體服務(wù)的效率。每天有數(shù)萬(wàn)首歌曲發(fā)布,像 Spotify、Tidal 和 Deezer 這樣的應(yīng)用很難選擇哪些歌曲加入播放列表,以前試圖識(shí)別能夠吸引大眾的歌曲的方法只有 50% 的成功率。

在這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中,參與者戴著掃描儀,在聽一組 24 首歌曲時(shí),他們還被要求提供自己的喜好和基本人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),掃描儀測(cè)量了他們的神經(jīng)生理反應(yīng)。扎克說:“我們收集到的大腦信號(hào)反映了一個(gè)與情緒和能量水平相關(guān)的大腦網(wǎng)絡(luò)的活動(dòng)?!?/p>

團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),即使只分析歌曲第一分鐘的神經(jīng)反應(yīng),也能達(dá)到 82% 的準(zhǔn)確率。

扎克解釋說:“這意味著流媒體服務(wù)可以更有效地識(shí)別出可能成為熱門歌曲的新歌,從而使流媒體服務(wù)的工作更容易,也讓聽眾更滿意。如果未來像我們用于這項(xiàng)研究的那樣的可穿戴神經(jīng)科學(xué)技術(shù)變得普遍,那么根據(jù)聽眾的神經(jīng)生理狀態(tài),可以向他們發(fā)送合適的娛樂內(nèi)容。他們不必在數(shù)百個(gè)選擇中挑選,而是只給他們兩三個(gè)選擇,讓他們更容易更快地選擇自己喜歡的音樂?!?/p>

研究人員指出,這種技術(shù)不僅可以用于識(shí)別熱門歌曲,還可以用于其他類型的娛樂內(nèi)容,比如電影和電視節(jié)目。這項(xiàng)研究發(fā)表在《人工智能前沿》雜志上。

責(zé)任編輯:姜華 來源: IT之家
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