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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1 R1 L# w# X9 E& w
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灵感点：
8 s; o1 b9 n2 A9 f3 ]9 w* F% U- j
/ M5 D( _% [ u. z: ?& ]* b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——/ d. A# ?( B3 c6 \. _9 t6 }7 @* h
分析歌曲播放的时间数据
& O" P; ]& C1 S/ E6 B5 x筛选歌手风格及歌曲类型" B8 Z" l; _; O7 |' \
对歌曲的用户吸引力评分
- B# e- ^7 ~ T( y+ F% E: Z-Hi 小X，我想听《天空之城》~
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* P2 R/ C9 _; Z8 N& A2 o6 ?-好的，正在为您播放久石让的《天空之城》
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8 w! g, G4 m7 S7 \1 ^3 g-额，我想听的是李志那首…
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/ y- a/ R' }: R0 [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？
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$ W! b- U! r/ f' m# H+ i- L; G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。/ \* j/ |) b* d$ o* u9 V% z3 }
- w- x# A$ c' @( W5 M: y一、时间算法：分析歌曲播放的时间数据
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“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。8 l h- j( E& }4 q7 e0 B" B9 w
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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。7 a3 b1 D" r( x1 f
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二、类别算法：筛选歌手风格及歌曲类型
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8 ?- N* z& {5 x" ?9 r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。
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5 l% G4 \3 P; n6 P) y2 ^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”。
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- x: x. t o$ p5 v三、吸引力算法：对歌曲的用户吸引力进行评分
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8 o# c, S- B" Z0 Q: w: K5 s6 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。% F/ _+ D0 B# A5 _+ O
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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。* v: N1 @! n0 F& c! @
h; Z: I4 B g+ n; B: rBo 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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4 D3 c' o6 E. c$ a3 b$ }: ?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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: z" O% S, e& A6 O" l+ Z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
