(No Music) Oddly Satisfying Video With Original Sound #3
Trí thông minh nhân tạo một ngày nào đó có thể quét các video âm nhạc mà chúng ta xem để đưa ra các tùy chọn khám phá âm nhạc dự đoán dựa trên cảm xúc của người biểu diễn. Điều đó có nghĩa là A.I. sẽ sớm có thể nhận ra khuôn mặt buồn bã của Bono và phục vụ bạn nhiều hơn với Bono, hoặc có lẽ là một cái gì đó cười hơn.
Diane Rasmussen Pennington, giảng viên tại Đại học Strathclyde ở Glasgow, Scotland đã tiến hành nghiên cứu trên 150 video do người hâm mộ U2 thực hiện và ghi lại các dấu hiệu cảm xúc không dựa trên văn bản để chứng minh các đặc điểm trên khuôn mặt và các đối tượng có thể hữu ích nhất cho các chương trình phần mềm trong tương lai.
Tiết lộ đầy đủ, U2 đã là ban nhạc yêu thích của tôi trong một thời gian dài, Nghịch đảo, thêm vào đó là một số lý do khác để sử dụng các video của ban nhạc trên nền tảng thử nghiệm. Về mặt khách quan, từ khi đọc I, tôi đã thực hiện và không chỉ là nhận thức của tôi với tư cách là một người hâm mộ, nói chung, những người thích âm nhạc U2 cảm thấy đó là một trải nghiệm rất xúc động khi họ nghe nó, có thể còn hơn cả các ban nhạc khác. Có một thứ gì đó gần như rất thiêng liêng đối với người hâm mộ của ban nhạc.
Pennington đã chọn tập trung vào chỉ một giai điệu U2, bài hát Dành cho ai đó ra khỏi nhóm nhạc kỷ lục 2014 gây tranh cãi Bài hát ngây thơ, đang ngồi trong một tấn người, iTunes iTunes dù muốn hay không. Các video bao gồm các trình chiếu của người hâm mộ được hỗ trợ bởi ban nhạc của ban nhạc, hướng dẫn về cách thực hiện bài hát, và tất nhiên, các bản cover. Cô đã phân loại biểu cảm khuôn mặt của người biểu diễn cũng như kỷ niệm của người hâm mộ bao gồm áo phông, áp phích buổi hòa nhạc và kính râm lấy cảm hứng từ Bono.
Pennington nói rằng A.I. phần mềm đang trở nên tốt hơn trong việc xác định các kết cấu và vật thể tròn khác nhau trong ảnh và video, nhưng hy vọng nghiên cứu của cô có thể là bước đệm nhỏ để xác định ý nghĩa cảm xúc đằng sau những vật thể đó.
Facebook đã báo hiệu rằng họ muốn tạo A.I. mà LÊNH cảm nhận nhiều hơn người khác để phục vụ tốt hơn nội dung và quảng cáo dựa trên tín hiệu trực quan từ video và hình ảnh được chia sẻ trên nền tảng. Twitter đã thử nghiệm công nghệ Cortex tương tự của mình, nhằm mục đích xác định thông minh các đối tượng trong nguồn cấp dữ liệu Periscope trực tiếp để đề xuất tốt hơn các sự kiện phát video trực tiếp.
Các khái niệm tương tự chắc chắn có thể áp dụng cho các cuộc chiến truyền phát nhạc liên tục. Trong số các nền tảng phát nhạc trực tuyến lớn, nó có một cuộc đua phát triển phần mềm khám phá dự đoán tốt nhất. Apple Music sử dụng các trình quản lý con người để tạo danh sách phát để bù đắp cho sự thiếu thống nhất được tìm thấy trong các chương trình thuật toán được sử dụng bởi các đối thủ cạnh tranh Spotify và Google.
Cuối cùng, các nhà công nghệ như chủ tịch điều hành của Alphabet và người sáng lập Google Eric Schmidt, dự đoán người tiêu dùng trong tương lai sẽ dựa vào phần mềm máy tính để phục vụ họ các tùy chọn khám phá âm nhạc.
Spotify và Apple Music có xu hướng đưa ra những tuyên bố táo bạo về số lượng người đăng ký hàng tháng của họ, nhưng hiện tại, ông vua là YouTube, với hơn một tỷ người dùng hàng tháng, thống trị toàn cảnh truyền phát nhạc.
YouTube Red và ứng dụng YouTube Music làm rất tốt việc cung cấp các tùy chọn mới và khác nhau để khám phá âm nhạc, nhưng nó đã bị kéo xuống bởi vì nó không thể thực sự xác định được trò chơi trên màn hình. Chắc chắn, Google biết video nào bạn đã đưa ra, xem lại 50 lần, chia sẻ trên phương tiện truyền thông xã hội và nhận xét, nhưng nó không có dấu hiệu trực quan để cho biết lý do tại sao.
Khán giả cũng có thể tạo ra kết quả tìm kiếm dựa trên cảm xúc cảm xúc đằng sau các bài hát và người biểu diễn của họ. Ví dụ: hôm nay, tìm kiếm cho Bad Bad Day có thể mang đến một đĩa đơn của Daniel Powter, nhưng trong tương lai người dùng có thể được phục vụ video âm nhạc đó cùng với các nghệ sĩ phù hợp hơn, đơn giản gợi lên cảm xúc có một ngày tồi tệ và không phải là bài hát cụ thể. Nó cũng đáng chú ý rằng các kết quả tìm kiếm YouTube YouTube hiện chủ yếu dựa trên lượt xem, trong khi lượt thích, lượt chia sẻ và nhận xét ảnh hưởng trực tiếp hơn đến các nghệ sĩ được đề xuất trên trang web dành cho máy tính để bàn hoặc lựa chọn danh sách phát trong ứng dụng YouTube Music.
Nghiên cứu của Pennington, có thể là một bước để không chỉ xác định những gì trên màn hình của chúng tôi mà còn tại sao các ban nhạc như U2 gợi lên một phản ứng cảm xúc như vậy.