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AI 音箱如何“猜”中你的音乐喜好？亚马逊 Alexa 工程师首次揭秘技术原理
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灵感点：
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9 f) `6 J% K6 h& N; S直接口令歌名，不作其他赘述，AI 音箱就能懂你心“声”？亚马逊 Alexa 工程师提供三个解决方案——4 P2 ?+ J$ ]) M* j
分析歌曲播放的时间数据
% R3 {# y( Z0 x5 D! |) ?2 P/ `# `筛选歌手风格及歌曲类型
/ y# L& T* @: q: m F) ~8 [) r对歌曲的用户吸引力评分% n2 p$ L0 t5 b; x- D. c$ [
-Hi 小X，我想听《天空之城》~
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a! i) ~1 [0 ^1 q! g8 `; ^-好的，正在为您播放久石让的《天空之城》
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-额，我想听的是李志那首…
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同曲名的音乐那么多，翻唱版本一波又一波，AI 音箱如何选出你心中的那首歌？/ X0 Z2 Y: O# Z5 s% v
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亚马逊语音助手 Alexa 的工程师近期开发了一套“隐式推荐系统”，能够通过人工智能学习并记忆用户的音乐品味。今日，该项目的研究者、“机器学习”方向专家 Bo Xiao 在印度海德拉巴举行的 Interspeech 2018 年会上，首次揭秘了这一智能系统的技术原理。9 u& c! ~* j) \8 @( e" e( O
; W" M# A' C0 I( q7 G一、时间算法：分析歌曲播放的时间数据
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$ j5 j% V4 E, h' b2 W“隐式推荐系统”提供了一个可训练的时间数据推荐引擎。举个例子，假如在 30 秒内，用户即切断当前歌曲，说明这完全不是他想听的歌，下次将不再推荐同种曲目；在 30 秒切断歌曲，可能用户并不喜欢这首歌或这个版本，下一次，系统将切换另一位歌手的同名歌曲或另一类风格，以此类推。
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5 [( W; L; t6 w1 v3 G那如果是与音乐偏好无关的播放中断呢？“隐式推荐系统”增加了加权功能。例如， 如果歌曲播放时间为 25 秒而不是一秒钟，或者播放三分钟而不是两分钟，则歌曲的推荐比重将加权增大。
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二、类别算法：筛选歌手风格及歌曲类型# F* ], h& ^% f0 _! R- @7 V2 c/ l2 F3 f
# q6 @9 _* m% B" e( q c$ w) u同样是美国著名流行歌曲《Hello》，如果你第一次选择了莱昂内尔·里奇的版本，那么算法可能会记忆“男性”，“美国”，“经典”，“格莱美金曲”等一系列标签，如果你选择了阿黛尔的版本，相应地，算法标签将会是另一种风格和类型。* l5 z- @! ]! q
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随着系统海量数据库的积累和每一位用户个体画像的完善，该系统也在自动地快速迭代算法，细化音乐“标签”。/ C$ q2 ^7 _6 t- E# ~ n
' p% }2 p$ b9 O0 D9 |6 Z z+ Z. C三、吸引力算法：对歌曲的用户吸引力进行评分
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S% E- Z9 f. [0 ?- K: l9 R尽管用户的音乐品味各异，但好听的版本总能获得更多用户的喜欢。该系统的“用户吸引力评估模型”，能够对目标曲目进行智能打分和评级，再匹配出最佳歌曲推荐给用户。! a0 g9 I1 @- Q+ \( f2 [
5 k" R# R, t2 @此外，“隐式推荐系统”还进一步优化了语义理解，能够提高对含混不清口令的辨识度和智能猜测准确率。
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1 G: [0 y& g6 }2 Q# y& Y- JBo Xiao 表示，目前“隐式推荐系统”的测试效果良好，未来，研究团队还计划将这一技术应用于有声读物、视频等更多领域。
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近年来， AI 智能音箱竞争激烈， 各品牌通过不断研发和优化技术算法，提升用户的个性化音乐体验。例如通过语音和心率来判断情绪，并根据情绪来匹配音乐的 EmoKit ，以及能够让用户参与音乐创作的Jukedeck、Melodrive 和 Humtap 。
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而相对而言，国内AI 音箱在语义理解和个性化音乐推荐方面，功能还较为基础。究其本质，或许还在于抢占市场风口、布局流量入口以及忙着打价格战。未来，品牌如果想要打造精品，建立竞争壁垒，或许还需要用心钻研用户的真实需求
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发表于 2018-7-18 07:55:50
