使用深度学习方法生成个性化随机播放歌曲列表
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2019-09-09 v2 机器学习
摘要
随机播放模式(即一次性决定所有曲目的随机播放顺序)在音乐播放器系统中广泛存在且为人所知。仅有少数音乐爱好者使用此模式,因为它要么过于随机而不符合其心情,要么每次都重复相同的列表。本文提出构建一个卷积深度信念网络(CDBN),该网络基于从 Million Song Dataset 记录中提取的音频特征进行训练以执行流派识别。学习到的参数将用于初始化一个多层感知机,该感知机以用户播放列表的提取特征及元数据作为输入,分类至各个类别。这些类别将根据元数据回溯性地打乱,以自主提供一份在正常条件下能有效播放人类所期望歌曲的列表。
引用
@article{arxiv.1712.06076,
title = {Using Deep learning methods for generation of a personalized list of shuffled songs},
author = {Rushin Gindra and Srushti Kotak and Asmita Natekar and Grishma Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.06076},
year = {2019}
}
备注
My Undergraduate Project. Future research may/may not be in the same field