Подбирать музыку под настроение будет намного легче [ Редагувати ]

Учеными из университета Мюнхена под руководством Отмара Хиллигеса разработано новое программное обеспечение, которое позволит MP3-плеерам выбирать для проигрывания музыку, которая лучше всего подходит к настроению пользователя в данный момент. Новая программа, которую начинали создавать в рамках студенческого проекта, получила название AudioRadar.

Выбор музыки по жанру или исполнителю не может гарантировать "попадания в настроение". Поэтому пользователи делят музыку на категории на своих iPod'ах, сортируя композиции для различных настроений и событий. Но если количество песен в персональной коллекции превышает 10 тысяч, этот процесс занимает достаточно много времени.

Теперь с помощью программы AudioRadar сортировку можно будет проводить автоматически. "Многие не знают, какие песни содержатся в их коллекции. Мы пытаемся создать универсальное средство навигации по музыкальным коллекциям для пользователей", - говорит доктор Хиллигес.
Программа AudioRadar присваивает музыкальным композициям атрибуты из четырех групп: быстрый/медленный, ритмичный/мелодичный, спокойный/динамичный и резкий/мягкий.

Последние две группы атрибутов означают количество изменений ритма или мелодии в длинном или коротком музыкальном отрывке. Эти четыре "измерения" в дальнейшем используются для того, чтобы упорядочить все песни в коллекции, причем "расстояние" между песнями в списке пропорционально их "схожести". Чтобы выбрать подходящую настроению музыку, пользователь указывает интенсивности каждого из четырех атрибутов.

Ученые также разработали способ проекции полученного четырехмерного музыкального пространства на двумерный дисплей. В этой проекции текущая песня находится в центре дисплея, а остальные располагаются на концентрических окружностях вокруг нее. Пользователи могут выбирать, в каком "направлении" от текущей песни двигаться - например, в сторону более быстрой музыки. И MP3-плеер станет проигрывать песни, которые находятся в этой части "пространства настроений".

Существуют и другие проекты, которые занимаются сортировкой музыки по признаку настроения, но большинство из них основаны на откликах слушателей, а не на автоматизации. Самый известный и крупный из альтернативных проектов - Musical Genome Project. Разработчиком является калифорнийская компания Pandora Media. В штате компании работают около 30 музыкальных аналитиков, а для классификации песен используется до 400 различных признаков.

Информация используется для создания "музыкальной станции" в Сети, подписчики которой могут скачивать музыку из той части "музыкальной вселенной", которая ближе всего соответствует заданному исполнителю или конкретной песне. В настоящий момент библиотека компании насчитывает более 400 тысяч песен более чем 20 тысяч исполнителей, отсортированных в соответствии с откликами слушателей. Но, замечает доктор Хиллигес, данная система "настроена" на ту музыку, которая популярна сейчас, и обновление ее репертуара идет довольно медленно.

По мнению создателей AudioRadar, их система на данный момент является прототипом и проводимый ею анализ порой достаточно приблизителен. "Мы используем алгоритмы, которые придумали другие, - говорит доктор Хиллигес, - и они сами по себе не идеальны. К примеру, мы не можем отличить обработку оригинальной песни только путем анализа ее технических качеств". Разработчики предполагают, что для решения этой и некоторых других проблем в будущем будет добавлена система сбора мнений и откликов от пользователей.

Кроме того, еще одна проблема в классификации возникает, когда программе приходится иметь дело с кардинально различными типами музыки. "Классическую музыку система может поместить в ту же категорию, что и heavy metal", - признает Хиллигес. Но это, как считает ученый, общая проблема всех систем рейтингования музыки.

В то же время, предварительное неформальное тестирование системы AudioRadar прошло довольно успешно - программа получила положительные отзывы. Доктор Хиллигес и его коллеги планируют представить свою разработку на международном симпозиуме Smart Graphics в Ванкувере.