你更喜欢杰克逊五人组还是斯特拉文斯基？能够预测你的音乐偏好的人工智能听起来比科幻小说更不现实，但瑞典延雪平大学和荷兰马斯特里赫特大学的研究人员相信他们在这方面取得了突破。
该团队在 Arxix 上发表了一篇论文。
org 的文章描述了一个系统，可以使用机器学习算法和心理模型根据一个人的聆听行为来预测其“音乐素养”。
“心理模型越来越多地用于解释行为痕迹。
使用与领域相关的心理模型可以更好地识别行为（例如听音乐）并提供对这些行为发生的更深入的理解，”他们写道。
在本文中，“音乐才能”是指“音乐技巧、经验、成就和相关行为的各个方面”。
这些研究人员指出，研究表明，音乐素养较高的人通常拥有更成熟的音乐技能，并且更有可能从事“与音乐相关的行为”，例如演奏乐器和尝试各种音乐风格。
他们通过应用程序连接到 Spotify 的 API 来收集数据。
这些数据包括用户的播放列表以及音频特征，例如活动水平、跳舞的难易程度、节奏、拍号、响度、歌曲受欢迎程度和歌手受欢迎程度。
这些数据还有助于回答金史密斯音乐复杂度指数中的一些问题，特别是活动（用户在音乐上花费的时间和金钱）和情绪（与音乐情绪反应相关的行为）。
这些数据被输入神经网络（一种由模仿人脑神经元结构的处理节点组成的人工智能系统），该系统预测了 61 个研究项目的情绪和参与活动，结果具有很高的准确性，前者的准确度为95%，后者的准确度为93%。
研究人员写道：“我们的结果表明，音乐聆听习惯可以用来预测用户的音乐素养。