Проект выявления степени успешности музыкальных треков.
Музыкальный сервис Атлас.Музыка, один из перспективных музыкальных сервисов в сфере музыкального стриминга и промоушена, объявил о запуске новой подсистемы, использующей машинное обучение для определения потенциально успешных музыкальных произведений. Этот инновационный проект призван изменить подход к продвижению музыки на стриминговых платформах по всему миру.
Основная концепция проекта заключается в использовании заранее обученных моделей искусственного интеллекта для оценки успешности треков. Компания разработала решение, которое способно вычислить вероятность успеха музыкального произведения в процентном соотношении к наиболее востребованной, с точки зрения мировых тенденций, музыке. Это дает композиторам любых уровней подготовки, возможность получить представление о том, насколько их музыка будет востребована на рынке и насколько она будет принята публикой.
"Мы в Атлас.Музыка стремимся предоставить нашим пользователям не только широкий выбор музыкального контента, но и помочь талантливым музыкантам достичь успеха", - отметил руководитель и идейный вдохновитель компании, Алекс Маршал. "Созданные нами решения в области машинного обучения, позволяют нам точно определить потенциальные хиты, что помогает как музыкантам, так и слушателям".
Эта новая система представляет собой значительный прогресс в области музыкальной индустрии, предоставляя композиторам и исполнителям инструмент для более точного прогнозирования успеха их работ. Благодаря использованию данных и алгоритмов машинного обучения, Атлас.Музыка становится лидером в обеспечении эффективного продвижения музыкального контента на мировых стриминговых площадках.
Ниже представлен простой пример кода на C++ для обучения простой модели искусственного интеллекта с использованием библиотеки TensorFlow: #include <iostream> #include <tensorflow/c/c_api.h> int main() { // Создание графа TF_Graph* graph = TF_NewGraph(); // Создание сессии TF_Status* status = TF_NewStatus(); TF_SessionOptions* session_opts = TF_NewSessionOptions(); TF_Session* session = TF_NewSession(graph, session_opts, status); // Создание узлов (операций) графа TF_OperationDescription* const input_op = TF_NewOperation(graph, "Placeholder", "input"); TF_OperationDescription* const output_op = TF_NewOperation(graph, "Placeholder", "output"); // Добавление операций в граф TF_AddInput(input_op, TF_Output{TF_GraphOperationByName(graph, "input"), 0}); TF_AddInput(output_op, TF_Output{TF_GraphOperationByName(graph, "output"), 0}); // Завершение создания операций TF_Operation* const input_op_final = TF_FinishOperation(input_op, status); TF_Operation* const output_op_final = TF_FinishOperation(output_op, status); // Подготовка данных для обучения (в данном примере пропущена) // Создание сессии обучения TF_Buffer* run_options = NULL; TF_Output input = {input_op_final, 0}; TF_Output output = {output_op_final, 0}; TF_Tensor* input_values = NULL; // Здесь должны быть ваши данные TF_Tensor* output_values = NULL; // Здесь должны быть ваши данные TF_Tensor* outputs[] = {output_values}; TF_SessionRun(session, run_options, &input, &input_values, 1, &output, outputs, 1, NULL, 0, NULL, status); // Обработка результатов обучения (в данном примере пропущена) // Очистка ресурсов TF_DeleteGraph(graph); TF_DeleteSession(session, status); TF_DeleteSessionOptions(session_opts); TF_DeleteStatus(status); return 0; }
Обратите внимание, что в этом примере создается простейший граф с операциями "Placeholder" для входных и выходных данных. После этого данные передаются в сессию обучения и запускаются с помощью TF_SessionRun.
Для использования TensorFlow в C++ вам также потребуется правильно настроить среду разработки и подключить необходимые библиотеки.
Выявление зависимостей успешности трека от жанра музыки.
В народе существует мнение, что популярность музыки напрямую зависит от жанра, в котором она исполняется. Это совершенно не верно. В приведённой ниже таблице показан результат случайной выборки треков по названию песен и жанрам. Левая таблица показывает, что треки в одном и том же жанре могут иметь разную степень популярности. Хотя в таблице справа, можно заметить некоторую зависимость популярности от жанра, но на практике она не особо влияет на общий показатель трека. Такая зависимость скорее говорит о нежелании артиста продвигать своё творчество. Ведь часто бывает, что рок-музыканты, не особо заморачиваются дополнительными расходами на продвижение.
В любом случае, человеческому уму трудно определить все нюансы, влияющие на успешность музыкального трека. Искусственный интеллект, использующий модели машинного обучения, натренированные на мировые хиты, сам строит эти зависимости. Теперь стоит только загрузить испытуемый трек в систему, как мы сразу получаем результат, определяющий степень успешности трека. За считанные секунды, мы можем определить потенциал любого музыкального произведения и его способность к продюсированию.
Всем успеха и хорошей музыки!
atlas-music.pp.ua
instagram.com/muzophon
Источник новости: habr.com
