Искусственный интеллект учат подбирать музыку под настроение

Исследователи в области искусственного интеллекта давно пытаются научить нейросеть прикладным задачам, которые реально помогали бы пользователям. К примеру, составить плейлист из музыки определённой тематики. Безусловно, современные сервисы умеют подбирать похожие треки, но степень сходства они не анализируют, а опираются только на пользовательские оценки.
Разработчики потокового музыкального сервиса Deezer отчасти решили эту проблему. Они создали нейросеть с системой глубокого обучения, определяющую эмоциональный настрой трека по ряду показателей. Для тренировок применялись теги, описывающие мелодии, анализ текста песен и миллионы треков. В результате была сформирована база данных, на которой учили ИИ. На текущий момент система уже умеет определять весёлую танцевальную музыку, а также более лирическую и спокойную.
Пока что система находится на этапе тестирования и не внедрена в Deezer или другие сервисы, поскольку исследователи намерены протестировать разные модели обучения ИИ на различных исходных данных. В конечном счёте планируется создать систему, которая не использовала бы заранее сформированные теги и другие данные, а умела анализировать «сырую» информацию.

В будущем подобные системы наверняка появятся и смогут подбирать музыку, фильмы и другой контент под настроение или под чёткую задачу.