أحدث التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في صناعة بث الموسيقى من خلال تحسين تجربة المستخدم وتحسين اكتشاف المحتوى وتمكين التخصيص التوصيات. تستخدم العديد من منصات دفق الموسيقى خوارزميات ML المعقدة لتحليل سجل الاستماع لتفضيلات المستخدم ، والبيانات السياقية لتقديم توصيات موسيقية مخصصة.

Spotify هي واحدة من منصات دفق الموسيقى الرائدة في العالم ، وقد لعب ML و AI دورًا مهمًا في نجاح Spotify من خلال إحداث ثورة في تجربة بث الموسيقى. من خلال التوصيات المخصصة وقوائم التشغيل الديناميكية والتنظيم الحسابي ، تعمل خوارزميات ML في Spotify على تعزيز رضا المستخدم والمشاركة.

كيف يفهم Spotify ذوقك الموسيقي؟

نظام توصية Spotify هو مزيج معقد من التصفية التعاونية والتصفية القائمة على المحتوى وغيرها تقنيات ML / AI.

يستخدم Spotify أيضًا توازنًا بين الاستكشاف والاستغلال. يوفر الاستغلال توصيات بناءً على عادات الاستماع السابقة ، ويستند الاستكشاف إلى تفاعل المستخدم غير المؤكد. إنها أداة بحث لمعرفة المزيد حول كيفية تفاعل الأشخاص مع المحتوى المقترح.

نظام توصية Spotify هو مزيج متطور من التقنيات المختلفة لتزويد المستخدمين بتجربة استماع مخصصة وممتعة.

instagram viewer

فهم التصفية التعاونية

التصفية التعاونية هي طريقة تستخدم سلوك المستخدم للتوصيات. إذا كان لدى اثنين من المستخدمين أذواق موسيقية متشابهة ، فقد يوصي النظام بأغاني استمع إليها أحد المستخدمين ولكن الآخر لا يفعل ذلك.

التصفية التعاونية هي عملية معالجة المصفوفة ، حيث يتم تنظيم عدد مرات تشغيل أغنية المستخدم في مصفوفة متفرقة. يتم تحويل المصفوفة إلى مصفوفتين ، مصفوفة التفضيل ومصفوفة الثقة ، والتي تشير إلى ما إذا كان المستخدم قد استمع إلى أغنية ومدى تأكد النظام من هذا التفضيل. ثم يستخدم النظام خوارزمية للعثور على أقرب متجهات أغنية "K" لكل متجه مستخدم ، مع تقديم توصيات بناءً على هذه النتائج.

إذا كنت من محبي Davido وتستمتع بالاستماع إلى Wizkid. يلاحظ التصفية التعاونية هذا النمط ، وإذا كان مستخدم آخر يحب الاستماع إلى Davido ولكن لم يكتشف Wizkid ، فقد يوصي النظام بـ Wizkid.

تخطو التصفية التعاونية خطوة إلى الأمام من خلال تجميع المستخدمين الذين لديهم اهتمامات موسيقية مماثلة. هذه العملية ، والمعروفة باسم تصفية تعاونية بين المستخدم والمستخدم، مجموعات المستخدمين ذوي السلوك أو التفضيلات المماثلة.

نهج آخر التصفية التعاونية للعنصر والعنصر. بدلاً من تجميع المستخدمين المتشابهين ، فإنه يركز على العلاقات بين العناصر. إذا أحب العديد من المستخدمين نفس الأغاني ، فإن النظام يحدد الأغاني على أنها متشابهة.

حدود التصفية التعاونية

أحدثت التصفية التعاونية ثورة في كيفية اكتشافنا للمحتوى الجديد ولكن لها قيود. تكافح الطريقة مع مشكلة "البداية الباردة" ، حيث يمثل تقديم توصيات دقيقة للمستخدمين الجدد أو العناصر التي لا تحتوي على بيانات تاريخية أمرًا صعبًا.

كما أن التصفية التعاونية تعاني أيضًا من تحيز الشهرة ، وغالبًا ما توصي بالعناصر الشائعة بينما تتجاهل الأحجار الكريمة الأقل شهرة.

على الرغم من هذه التحديات ، تظل التصفية التعاونية حجر الزاوية في أنظمة التوصية الحديثة. قدرتها على تسخير الحكمة الجماعية للمستخدمين وتقديم توصيات مخصصة تجعلها أداة لا غنى عنها.

شرح التصفية القائمة على المحتوى

تساعد التصفية القائمة على المحتوى في التغلب على مشكلة البداية الباردة. تعالج طريقة التصفية القائمة على المحتوى الأغنية باستخدام مخطط طيفي لتحليل الصوت. تفهم الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) الأغنية ، بما في ذلك خصائص مثل توقيع الوقت المقدر والمفتاح والوضع والإيقاع والجهارة. إذا كانت الأغنية الجديدة تحتوي على معايير مشابهة لأغاني المستخدم المفضلة ، فمن المحتمل أن يوصي بها Spotify.

تتضمن هذه العملية مقارنة ميزات كل أغنية بميزات الأغاني التي يتفاعل معها المستخدم. كلما كانت الميزات أكثر تشابهًا ، زادت احتمالية التوصية بالأغنية للمستخدم.

تصمم Spotify هذه التوصيات لتناسب الأذواق الموسيقية الفريدة للمستخدم ، مما يوفر تجربة استماع مخصصة. سواء كنت من محبي أغاني الروك سريعة الوتيرة في أغنية E الثانوية أو البطيئة ، فإن أغاني البوب ​​اللحن ذات الاستخدام الكثيف للبيانو ، تضمن التصفية القائمة على المحتوى اكتشاف موسيقى جديدة تلقى صدى معك.

الصلة الإقليمية: تحليل كلمات ومدونات

الموسيقى هي لغة عالمية تتجاوز الحدود والثقافات والزمن. ومع ذلك ، يوجد تحت جاذبيتها العالمية نسيج غني من التأثيرات الإقليمية المنسوجة بشكل معقد في نسيج كل أغنية.

كل أغنية لها بصمة فريدة للثقافة والمنطقة التي نشأت منها. من الإيقاعات الحية لأمريكا اللاتينية إلى الألحان المؤرقة في الشرق الأوسط ، تعكس الموسيقى قيم وتقاليد وتجارب المبدعين والمستمعين. لفهم جوهر الأغنية حقًا ، يجب عليك الخوض في البيئة الثقافية التي تلهم إبداعها.

من خلال تحليل الخلفية التاريخية والاجتماعية والجغرافية للأغنية ، نفهم معناها. سواء كان الاحتفال بالحب في أغنية بوليوود أو رواية القصص الإيقاعية في الأغاني الشعبية الأفريقية ، فإن كل جوهرة موسيقية تجد جذورها في التراث الثقافي لأصلها. يتيح لنا تبني هذه المعرفة التواصل مع الموسيقى على مستوى أعمق وتقدير جمالها في سياق عالمي أوسع.

يستخدم Spotify الصلة الإقليمية لتوفير تجربة أكثر تخصيصًا للمستخدمين. يستخدم Spotify ملفات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل المقالات الإخبارية والمدونات والمراجعات عبر الإنترنت لتجميع قائمة بالوصفات الأكثر استخدامًا لأغنية أو فنان معين. تجد واصفات "المتجهات الثقافية" قواسم مشتركة بين الفنانين والأغاني وتفضيلات المستخدم.

مشكلات اكتشاف الموسيقى باستخدام الذكاء الاصطناعي

تكامل الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الموسيقى له نصيبه العادل من التحديات.

الاعتماد المفرط على بيانات المستخدم والتخصيص

تعتمد أنظمة توصية الموسيقى المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير على بيانات المستخدم لتنظيم قوائم التشغيل المخصصة. تحلل خوارزمية Spotify سجل الاستماع الخاص بك والأنواع المفضلة ووقت اليوم الذي تستمع فيه إلى الموسيقى.

في حين أن هذا المستوى من التخصيص يعزز تجربة المستخدم ، فإنه يمثل أيضًا تحديًا كبيرًا. يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على بيانات المستخدم إلى تأثير غرفة الصدى ، حيث يوصي النظام فقط بالموسيقى المشابهة لما استمعت إليه بالفعل ، مما يحد من التعرض للأنواع والفنانين الجدد.

عقبة اكتشاف الموسيقى الجديدة والمتنوعة

يعد اكتشاف الموسيقى الجديدة والمتنوعة مهمة معقدة للذكاء الاصطناعي. يجب أن تحقق الخوارزمية توازنًا دقيقًا بين الأغاني داخل منطقة راحة المستخدم وتعريفها بأنواع أو فنانين غير مألوفين. يمكن للكثير من العناصر السابقة أن تجعل التوصيات أكثر تنوعًا ، في حين أن الكثير منها يمكن أن ينفر المستخدم.

يتفاقم هذا التحدي بسبب مكتبة الموسيقى الواسعة والمتنوعة التي تفتخر بها Spotify ، مما يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي التنقل والتوصية من هذه المجموعة الواسعة من الموسيقى.

اقتراحات Spotify ليست دقيقة دائمًا

تعد قوائم التشغيل أحد المكونات الأساسية لـ Spotify ، ومن المثير للاهتمام فهم كيفية تشكيل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للموسيقى التي نسمعها. لكن أي مستخدم لـ Spotify سيعرف أنه حتى مع قيام الذكاء الاصطناعي بتجميع هويتك الموسيقية معًا ، لا يزال بإمكانه التخلص من صخب مطلق يتم حظره على الفور.