Khoảng cuối tháng 09/2018, bộ phận nghiên cứu của dịch vụ stream nhạc nổi tiếng Deezer đã bước đầu thành công trong việc phát triển một hệ thống trí thông minh nhân tạo AI có khả năng phân loại các bài hát theo tâm trạng và cường độ dựa trên lời nhạc của từng ca khúc. Công trình nghiên cứu đã được đăng tải trên Arxiv.org – một trang web lưu trữ các tài liệu học thuật của trường đại học Cornell, New York.
Phương pháp Deezer đã thực hiện là đưa dữ liệu bao gồm lời nhạc và tín hiệu âm thanh vào một hệ thống mô phỏng mạng lưới thần kinh neural network, đối chiếu với những mô hình mẫu để trí thông minh hiểu được cách nghệ sĩ sáng tác ra lời nhạc. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã lợi dụng cơ sở dữ liệu của Million Song Dataset – nơi tập hợp tất cả thông tin của hơn một triệu bài hát từng được phát hành, bao gồm gần 500,000 thẻ (tag) do nhà sản xuất và người dùng gán cho chúng. Đặc biệt hơn, trong số đó có rất nhiều tag mô tả cảm xúc đặc trưng của từng bài. Nhóm đã lọc ra hơn 14,000 từ tiếng Anh từ các tag, phân chia thành các nhóm từ mang ý nghĩa tích cực/tiêu cực hoặc sôi động/êm ái, gán ngược trở lại cơ sở dữ liệu MSD rồi dùng chúng để dạy cho trí thông minh nhân tạo.
Tổng cộng hệ thống AI của Deezer đã học khoảng 18,644 bài hát, và sau đó nó đã phân biệt được tương đối một ca khúc mang tâm trạng tích cực hay tiêu cực. Các nhà nghiên cứu cho biết, so với các phương pháp phân loại truyền thống không áp dụng AI, hệ thống mới cho hiệu quả cao hơn, chính xác hơn vì nó có khả năng hình thành được mối liên hệ giữa lời nhạc và giai điệu. Deezer hy vọng có thể sử dụng các hệ thống phân loại mới trong tương lai cho ứng dụng nghe nhạc của hãng, và góp phần giúp khoa học hiện đại hiểu rõ cách nghệ sĩ tư duy trong công việc sáng tác.
Send comment
%7Cutmcsr%3D(direct)%7Cutmcmd%3D(none)%3B%2B__utmv%3D733173045.-%3B)