日前，据外媒报道，Deezer的研究人员已经成功开发出能识别歌曲中情绪的人工智能。
他们认为，这比没有使用人工智能的传统方法更能检测出歌曲的情绪。并且，研究人员认为这种工作可以被视为进一步研究音乐、歌词和情绪如何相关的一种方式。
这一研究成果在Arxiv．org上发表的一篇新文章中有所描述，题为“ 基于音频歌词和深度神经网络的音乐情绪检测。”
为了确定歌曲的音乐氛围，该团队考虑了音频信号和歌词。
首先，他们将音频信号输入神经网络，以及重建语言语境的模型。
然后，为了教它如何确定一首歌的情绪，他们使用了百万歌数据集（MSD），这是一组超过100万首当代歌曲的元数据。
不仅如此，他们还使用了Last．fm的数据集，该数据集为超过50万个唯一标记的轨道分配标识符。这些标签中的许多都是与情绪相关的，并且来自这些标签的超过1万个英语单词被给予两个与单词的负面或正面相关的刻度等级。
百万歌曲数据库只包含歌曲的元数据，而不包含歌曲本身，因此团队使用歌曲标题／艺术家姓名和专辑标题等标识符将所有这些信息与Deezer的目录配对。大约60％的结果数据集用于训练人工智能，其余用于验证和进一步测试系统。
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