本文摘要：日前，据外媒报导，Deezer的研究人员早已顺利研发出能辨识歌曲中情绪的人工智能。他们指出，这比没用于人工智能的传统方法更加能检测出有歌曲的情绪。 并且，研究人员指出这种工作可以被视作更进一步研究音乐、歌词和情绪如何涉及的一种方式。这一研究成果在Arxiv．org上公开发表的一篇新的文章中有所叙述，为题“基于音频歌词和深度神经网络的音乐情绪检测。 ”为了确认歌曲的音乐氛围，该团队考虑到了音频信号和歌词。首先，他们将音频信号输出神经网络，以及修复语言语境的模型。
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日前，据外媒报导，Deezer的研究人员早已顺利研发出能辨识歌曲中情绪的人工智能。他们指出，这比没用于人工智能的传统方法更加能检测出有歌曲的情绪。
并且，研究人员指出这种工作可以被视作更进一步研究音乐、歌词和情绪如何涉及的一种方式。这一研究成果在Arxiv．org上公开发表的一篇新的文章中有所叙述，为题“基于音频歌词和深度神经网络的音乐情绪检测。
”为了确认歌曲的音乐氛围，该团队考虑到了音频信号和歌词。首先，他们将音频信号输出神经网络，以及修复语言语境的模型。然后，为了教教它如何确认一首歌的情绪，他们用于了百万歌数据集（MSD），这是一组多达100万首当代歌曲的元数据。
不仅如此，他们还用于了Last．fm的数据集，该数据集为多达50万个唯一标记的轨道分配标识符。这些标签中的许多都是与情绪涉及的，并且来自这些标签的多达1万个英语单词被给与两个与单词的负面或正面涉及的刻度等级。百万歌曲数据库只包括歌曲的元数据，而不包括歌曲本身，因此团队用于歌曲标题／艺术家姓名和专辑标题等标识符将所有这些信息与Deezer的目录筛选。
约60％的结果数据集用作训练人工智能，其余用作检验和更进一步测试系统。
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