近日，据外媒报道，Deezer研究人员成功开发出可以识别歌曲中情绪的人工智能。
他们认为，这比不使用人工智能的传统方法更能检测歌曲的情绪。
而且，研究人员认为这种工作可以被视为进一步研究音乐、歌词和情感之间关系的一种方式。
该研究结果收录在 Arxiv 中。
org.com 上发表的一篇题??为“基于音频歌词和深度神经网络的音乐情感检测”的新文章对此进行了描述。
为了确定歌曲的音乐情绪，团队考虑了音频信号和歌词。
首先，他们将音频信号以及重建语言上下文的模型输入神经网络。
然后，为了教它如何确定歌曲的情绪，他们使用了百万歌曲数据集 (MSD)，这是一组包含 10,000 多首当代歌曲的元数据。
不仅如此，他们还使用了Last。
FM 的数据集为超过 500,000 个唯一标记的曲目分配标识符。
其中许多标签与情感相关，这些标签中的 10,000 多个英语单词被赋予了与单词的消极性或积极性相关的两个等级评级。
百万歌曲数据库仅包含歌曲的元数据，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 AI，其余的用于验证和进一步测试系统。