Kulturnews für Ihre eigene Website
| |
Mittwoch, 21. Juni 2023 / 15:44:15Musik-Hits können von KI vorausgesagt werdenDie genaue Vorhersage von Hits war schon immer eine schwierige Aufgabe, da herkömmliche Methoden auf der Analyse von Liedelementen aus grossen Datenbanken beruhen, um die lyrischen Aspekte erfolgreicher Lieder zu ermitteln. In einer neuen Studie wurde ein anderer Ansatz gewählt, um die Vorhersage von Hits zu verbessern.
Forscher der Claremont Graduate University haben neurophysiologische Reaktionen auf eine Reihe von Liedern gemessen, die von einem Musik-Streaming-Dienst bereitgestellt wurden, um Hits und Flops zu identifizieren. Die Vorhersagegenauigkeit der einzelnen Verfahren wurde untersucht, indem verschiedene statistische Ansätze verglichen wurden. Auswirkungen auf die MusikindustrieDie Veröffentlichung der Studie wirft ein Licht auf die überwältigende Anzahl von Songs, die täglich weltweit veröffentlicht werden, was es für Streaming-Dienste und Radiosender schwierig macht, Playlists zu erstellen. Während diese Plattformen sowohl menschliche Hörer als auch Modelle künstlicher Intelligenz einsetzen, um potenzielle Hits zu identifizieren, ist die Genauigkeit der Vorhersagen im Allgemeinen gering, was zu finanziellen Herausforderungen für Künstler und einer Fehlplatzierung von Ressourcen durch Musiklabels führt. Ausserdem führt die Unfähigkeit, die gewünschte Musik zu kuratieren, dazu, dass das Publikum auf der Suche nach Musik, die ihm gefällt, die Plattform wechselt. Daher hat die Suche nach einer effektiven Methode zur Vorhersage von Hits erhebliche Auswirkungen auf die Musikindustrie.Musik-Streaming-Dienste wie Spotify und Pandora (nur in den USA, Anm. d. Red.) haben Technologien entwickelt, um neue Musik zu erkennen und vorzustellen, die auf die bestehenden Wiedergabelisten der Abonnenten zugeschnitten ist. Diese Dienste nutzen die Daten und Vorlieben der Nutzer, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Lieder in verwandten Wiedergabelisten erscheinen, was zu Hits führen kann. Trotz dieser Bemühungen erreicht jedoch nur ein kleiner Prozentsatz der neuen Titel den Status eines Hits. Durchbruch für Musik-Streaming-Dienste, Künstler und MusiklabelsAuf eine wichtige Einschränkung bei der Vorhersage von Musikhits anhand von Selbstauskünften über die Vorlieben hebt die Studie hervor: Likert-Skalen, die üblicherweise zur Messung von Vorlieben verwendet werden, spiegeln die tatsächlichen emotionalen Reaktionen von Personen auf Musik möglicherweise nicht genau wider. Die Sympathie ist oft an die Vertrautheit geknüpft, was zu niedrigeren Bewertungen für unbekannte Songs führt. Darüber hinaus treten emotionale Reaktionen auf Musik oft ausserhalb des bewussten Bewusstseins auf und sind schwer genau zu erfassen. Um dieser Einschränkung zu begegnen, zielt die Studie darauf ab, neurophysiologische Reaktionen auf Musik direkt zu messen, da Musik nachweislich den emotionalen Zustand von Menschen beeinflusst und robuste neuronale Aktivitäten auslöst.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die genaue Vorhersage von Hits seit langem eine Herausforderung für die Musikindustrie darstellt. Diese Studie bietet jedoch einen neuen Ansatz, indem sie neurophysiologische Daten nutzt und Techniken des maschinellen Lernens anwendet, um die Genauigkeit der Klassifizierung von Hits deutlich zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen, dass neuronale Reaktionen schnell Hits identifizieren können, was das Potenzial dieser Methode für die Vorhersage von schwierigen Marktergebnissen unterstreicht. Durch die Überwindung der Einschränkungen von Selbstauskünften und die Einbeziehung nichtlinearer Effekte durch maschinelles Lernen liefert die Studie wertvolle Erkenntnisse für Musik-Streaming-Dienste, Künstler und Musiklabels, die zu einer effektiveren Kuratierung und Ressourcenzuweisung in der Branche führen könnten. fest (Quelle: vadian.ai)
|
kulturreport.ch ist ein Projekt der VADIAN.NET AG. Die Meldungen stammen von news.ch, der Schweizerischen Depeschenagentur (SDA) und weiteren Presseagenturen. Diese Nachrichten-Artikel sind nur zum persönlichen Gebrauch bestimmt. Vervielfältigung, Publikation oder Speicherung der Daten in Datenbanken, jegliche kommerzielle Nutzung sowie die Weitergabe an Dritte sind nicht gestattet. Wir liefern auf Anfrage auch vollautomatisiert