Deezer成功开发出能识别歌曲音乐情绪的AI系统

首先他们将音频信号输入神经网络中，并重建语言语境模型。然后团队为了的教它如何确认歌曲的情绪，使用一组超过100万主流歌曲元数据的Million Song Dataset (MSD)。其中特别指出的是，团队使用了Last.fm的数据集，这些音轨被标记了超过50万个标签。这些标签中很多都是和情绪相关的，此外人工智能对这些标签中的14000个英文单给与了正面和负面的刻度登记，从而标记这个歌曲的强度。

MSD仅仅包含歌曲的元数据，并不包含歌曲本身。然后团队使用歌曲标题，艺术家姓名和专辑标题等标识符将所有这些信息与Deezer的目录配对。其中大约60％的结果数据集（18,644个音轨）用于训练AI，其余用于验证和进一步测试系统。

最终测试结果显示人工智能可以很好的检测出歌曲的强弱程度，研究人员写道：“这种性能提升似乎是我们的模型能够揭示并使用音频和歌词之间的中级相关性的结果，特别是在预测效价方面。” “详细研究和优化用于音乐情绪检测的ConvNets提供了暂时定位负责轨道效价和唤醒的区域的机会。”