Алгоритм научился предсказывать успешность песен

Ученые смогли предсказать, попадет ли новая песня в хит-парады. Для этого они «прогнали» через алгоритм машинного обучения полмиллиона композиций и научили его автоматические извлекать такие параметры, как настроение, тембр, степень «танцевальности» и другие. Разобрав композицию на составляющие, алгоритм сравнивал ее с теми песнями, что уже попадали в хит-парады. Исследование опубликовано в журнале Royal Society Open Science.

В хит-парады, такие как U.K. Top 100 Singles Chart (100 лучших синглов Великобритании), попадает лишь малая доля песен. Подобные списки обычно создаются на основе анализа продаж физических дисков, платных загрузок и онлайн-сервисах с потоковым аудио.

Исследователи решили обучить компьютер различать успешные с этой точки зрения песни от неудачных. Для этого они воспользовались базой данных AcousticBrainz, в которой содержится около полумиллиона треков, официально изданных в Великобритании с 1985 по 2015 годы. Для песен в этой базе уже вычислены основные звуковые характеристики, такие как темп и преобладающие частоты. Авторы новой работы применили методы машинного обучения для того, чтобы измерить более сложные парамерты, такие как танцевальность, тембр и настроение (радостная, расслабленная и так далее).

Оказалось, что за последние 30 лет успешные песни стали менее радостными и теперь обладают менее ярким тембром. В то же время они стали более расслабленными и танцевальными. Также удалось обнаружить существенные различия между попадавшими в хит-парад песнями и аутсайдерами. В частности, популярные песни чаще оказываются более радостными и подходящими для вечеринок. Отдельно авторы исследования пишут про то, что можно предсказать и успех новой песни, лидеров последних нескольких лет алгоритм предсказал с точностью 74%.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.