A palavra texto completo 4073, quando se espera que o estudo de crescer 8 minutos

. FIG Fonte: Aytac Unal / Anadolu Agency / Gett

empresa Spotify está tentando todos os meios, apenas para permitir aos usuários ouvir mais música.

Atualmente, Spotify tem desenvolvido vários algoritmos para controlar todos os aspectos do software, incluindo a interface principal e única canção "descoberta Weekly" como. Além disso, eles também estão trabalhando para desenvolver novas maneiras de entender a música, analisar por que as pessoas preferem ouvir uma música ou estilo.

Quando Spotify rival Apple Music, Amazon Prime Música e Google Music na comunidade confiar em que o usuário crie e pagar por uma única música, Spotify ea maior diferença entre eles é que ele pode fornecer uma grande quantidade de personalização e uma ampla gama de conteúdos de música para o usuário de conhecimento musical. Claro, Spotify também precisa continuar a desenvolver algoritmos melhores, porque a única maneira de trazer uma experiência musical única para mais de 200 milhões de usuários. E só então, esse recurso poderoso para atrair mais usuários para inscrever-se para expandir ainda mais Spotify atualmente lutando para sobreviver no mercado empresarial.

Para a aplicação deste algoritmo para controlar a experiência de ouvir música tecnologia, Spotify software interface principal é um exemplo vivo. Na Assembleia Geral no início deste ano na rede, Spotify diretor de pesquisa Mounia Lalmas-Roelleke discurso que as metas de desenvolvimento Spotify é a principal interface para ajudar os usuários a encontrar rapidamente o que eles gostariam de ouvir música.

Ela também explicado, a interface principal Spotify é controlada por um sistema de inteligência artificial Bart (Bandidos para Recomendações como tratamentos), e o sistema também pode ser personalizado para cada interface de utilizador. A interface principal incluem "de prateleira (prateleiras)", na verdade, é as linhas de uma única canção, e essas músicas em uma determinada ordem e um único linhas temáticas nas prateleiras, incluindo tópicos como "Artist Collection" ou "criar uma atmosfera de música ".

sistema de Bart permite Spotify pode fazer um equilíbrio entre o usuário e ouviu a nova música. O principal objetivo do sistema de Bart é baseado no histórico de reprodução do usuário, o usuário irá recomendar a sua música favorita. Ao mesmo tempo, Spotify vai ser o caminho a empurrar alguns usuários ainda não ouviu a música nova, tem vindo a desempenhar várias canções de circulação para evitá-los.

sistema de Bart pode ser resumido em dois conceitos: o uso e exploração. Na fase de utilização, Spotify vai usar as informações do usuário conhecido. Por exemplo, ele analisa a história das canções do usuário, tiveram que pular uma música, a lista de músicas é criado, ou atividades sociais na plataforma, e local ainda do usuário. No entanto, na fase exploratória, que irá explorar o mundo exterior outras informações, tais como usuário com gostos musicais semelhantes, mas nunca ouvi uma única música e do artista, ou a popularidade de outros artistas, e assim por diante.

Além disso, há uma tecnologia ea capacidade de explorar Spotify também é importante que o software Spotify vai explicar as razões para a sua recomendação para o usuário. Na estante de cada música será afixada com um rótulo, como "Recordando clássico" ou "você pode gostar" Essas tags permitem os usuários a entender por que o sistema recomendar essas músicas sozinho. Um estudo de 2018 do sistema Spotify Bart mostra que de interpretação na etiqueta para os usuários é crucial, porque eles acreditam que esta interpretação.

sucesso recomendada sistema Bart ou não, dependendo se o usuário realmente ouviu a música nas prateleiras, e ouvindo por quanto tempo. Quando o usuário ouvir uma música mais de 30 segundos e, em seguida, os achados algoritmo que a recomendação será bem sucedido. Para o sistema recomenda uma única música ou algumas músicas, ouvir os seus usuários mais longos, para mostrar que o mais bem sucedido da recomendação.

Para identificar se o usuário gosta de uma música, determinação Spotify dos limites é de 30 segundos. Em 2015 entrevista Quartz, o ex-gerente de produto da Spotify Matthew Ogle (Matthew Ogle) disse que, se o usuário está ouvindo "Weekly descobriu que" uma única canção na música, não fez ouvir 30 segundos para saltar antes, isso significa que a recomendação canção falhou.

empresa Spotify no seu relatório de pesquisa deixou claro que só registra toda a atividade do usuário no software, o algoritmo do sistema será possível fazer uma recomendação bem sucedido.

Por "Toda semana descobriu que" um único mecanismo de funcionamento por trás da canção, a empresa não deu uma descrição detalhada do partido. Em uma entrevista com o Quartz, Ogle breve descrição do sistema, e a descrição e os empregados Spotify fez em 2015 um relatório técnico muito semelhante. "Weekly descobriu que" uma única canção contém 30 músicas, principalmente de outros usuários única canção gostos semelhantes musicais, a recente recomendação do usuário, como os sons de música como uma canção, e blogueiros de música. 2014, músicas Spotify recomendado a empresa a melhorar seu mecanismo, então cem milhões de dólares EU aquisição de empresas start-up The Nest eco, a empresa foi fundada originalmente por Brian Whitman (Brian Whitman) e parceiros. Whitman foi em 2012, disse seu sistema de serviço de pesquisa mais de 10 milhões de música relacionada com páginas da web em um único dia, para análise da música atual.

Whitman também escreveu: "Cada um palavras descritivas associadas com a expressão musical das pessoas na rede, se é uma frase substantivo ou outros tipos de texto, nosso sistema será procurado."

Dile Man Sander (Sander Dieleman) tinha Spotify estágio em 2014, principalmente para completar algum trabalho de base, tais como a análise da semelhança de ouvir a música. Ele tem que explicar os algoritmos de análise de áudio em um blog pessoal. Ele escreveu que um problema encontrado é o começo, todos os dias novas músicas carregadas para Spotify, mas se não houver visibilidade perante o cantor, o sistema será difícil recomendar suas canções. E, se uma música ou outros métodos para recomendar músicas com base na similaridade de interesse através de filtragem colaborativa (Collaborative Filtering), que também não funcionou, porque a primeira coisa que as pessoas não sabem estes cantores.

Então, Dile Homem colocar este problema é chamado de "problema de partida a frio (Cold-Start Problem)".

Para a solução para este problema é analisar o áudio em si. Para identificar diferentes níveis de formação musical por algoritmos especiais para identificar a força do usuário como ponto. Dile Man em várias experiências realizadas em determinados algoritmos para identificar músicas dimensões muito específicas, mesmo capaz de reconhecer o som distorcido de guitarra, outros algoritmo é capaz de identificar dimensão mais abstrato, como os tipos de música.

O sistema acima é atualmente "descoberta Weekly" uma parte muito importante da música sozinho para trás. Isto é, através deste sistema, Spotify pode recomendar alguns deles nunca tinha ouvido falar do cantor para o usuário.

Na verdade, a aplicação de algoritmos no Spotify em todos os lugares. Além da interface principal e do "Weekly descobriu que" uma canção única no algoritmo de recomendação, de fato, existem algumas ferramentas menores, os usuários podem ser usados antes, mas nunca percebi que eles também contém tecnologia de inteligência artificial avançada.

Por exemplo, um único recurso canção AutoPlay. Esta tecnologia pode analisar uma única canção na música, em seguida, tocar a próxima música de prever, é como uma única canção para canção lista criador constantemente adicionando novas canções. Ano, Spotify para encontrar novas maneiras de conseguir esta função, em seguida, emitiu um "banco de dados único Million música", que consiste principalmente de canções individuais Spotify criadas por usuários. , Capazes de analisar as características do público como obras musicais através da aplicação de banco de dados.

Em 2018 conferência da indústria, empresa Spotify também convidou outros especialistas artificial de inteligência em conjunto para resolver este problema. De acordo com os organizadores de análise da reunião era em torno deste projecto, um total de mais de 100 equipes de acadêmicos e da indústria para competir. No entanto, Spotify se a adotar a idéia de equipa do ano ganhando, nós não sabemos.

Além disso, a equipe de pesquisa Spotify também realizou uma pesquisa sobre o método de detecção de covers, de modo que Spotify pode autenticar and play, permitindo aos usuários ouvir uma música cover do modelo, em vez dos cantores originais quer ouvir a versão original. Para conseguir isso, Spotify deve ser capaz de distinguir entre o original ea área refilmagem precisos, instrumentos especialmente musicais e performances ao vivo. Os fatos provaram que o jazz é particularmente difícil de identificar, porque a maioria jazz é a improvisação.

Além de cobertura de identificação, os pesquisadores Spotify também estão estudando como as letras corresponder ao texto com cada vez palavra cantar. A tecnologia não só pode efetivamente ajuda "por trás da música (Behind the Music)" funções no Spotify, de modo que as letras e música sincronizada show, mas também para trazer novas oportunidades de desenvolvimento para Spotify.

No início deste ano Spotify computador cientista diz, "aplicação letras instantâneas podem enriquecer a experiência do usuário de outras músicas, como karaoke OK, recuperação de texto canção, bem como uma variedade de aplicações dentro da navegação canção."

Além de toda a plataforma de pesquisa acima mencionado para si Spotify, empresa Spotify é também para estudar seu usuário. Um estudo publicado em abril 2019 show, análise Spotify de mais de 1.600 milhões de usuários de dados e gravar todos os modos de suas músicas entre dezembro 2016 a fevereiro de 2018, incluindo a reprodução de um cantor ou um dia quantas vezes uma canção, que residem nos estados Unidos e assim por diante.

Ao analisar os dados acima, bem como informações sexo e idade fornecidos pelo usuário, Spotify será capaz de estudar a possibilidade de alterar o endereço residencial afetará se ouvir gosto musical e idade vai afetar o estilo de escolha.

Para se o usuário se mudou para outro estado a viver, a equipe de Spotify julgado por esta forma engenhosa: De acordo com dados de localização geográfica do usuário, o sistema será 2016 Natal 2017 Ação de Graças e Natal 2018 três dois feriados durante as férias e fomos para outro estado determinou que o usuário se afastou de seu estado de login habitual.

Na análise dos gostos estados musicais de cada usuário e comparar a tendência geral após a sua deslocalização, a equipe de Spotify chegou à conclusão de que, a longo prazo, a localização faz para gostos musicais de uma pessoa ter um impacto, mas não a extensão do impacto .

pesquisadores Spotify também escreveu, "muda ligeiramente o local do impacto de gostos musicais individuais adaptar novo ambiente local, mas seu impacto é muito pequeno, comparado com o novo ambiente atual, preferências musicais do usuário ainda será mais perto antes. "

Mais pesquisas por idade do usuário, eles descobriram que usuários de 10-20 anos de idade, muitas vezes ouvir música será a tendência futura, como eles moldaram a música deles "personalidade musical."

A análise mostra acima que, para alcançar Spotify várias tecnologias requerem o uso de grandes quantidades de dados. Portanto, a fim de melhorar a competitividade do mercado, Spotify deve continuar a dados do usuário a cobrar a fim de manter seus serviços. 2015 para o "Weekly descobriu que" uma única música de um relatório de estudo mostra que, Spotify grava cerca de um trilhão de bytes de dados de usuários por dia.

No entanto, todos os dados recolhidos só serão utilizadas em serviço em si usuário. Após a adição, empresa Spotify é também o seu relatório de investigação declarou explicitamente que só registra todas as atividades do usuário no software, o algoritmo do sistema será possível fazer uma recomendação bem sucedido.

Talvez este seja o segredo para garantir o êxito do software de música. Afinal, Spotify no grande ataque do gigante da música, ainda crescer: o número de usuários subscrevê-lo todos os anos, como muitos como 50 milhões maior do que a Apple música em todo o mundo.

Usando uma série de poderosos algoritmos para analisar a música e dados pessoais, Spotify ou vai afetar toda a experiência musical.

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