Al momento della stesura di questo post, Spotify ha classificato 5987 generi distinti di musica.
Un numero che è quasi certamente aumentato di il tempo in cui stai leggendo questo ora, a meno che puoi nominarne quasi 6000 tutti.
Ci sono buone possibilità che tu sia un fan di un genere di cui non hai nemmeno sentito parlare. Forse ti piacciono i gothabili, neurostep o blackened death core. Potresti essere un ascoltatore di baps, Bebop o Funk. Ma il fatto è che non lo fai ho davvero bisogno di sapere esattamente che tipo di musica ti piace, perché Spotify ha già capito tutto.
Ogni settimana per ogni utente, è in grado di personalizzare una playlist di 30 canzoni peri gusti musicali esattidi quella persona, che vanno dagliartisti più famosi del mondoalle produzioni più di nicchiaindie del mondo piattaforma.
Ma vi siete mai chiesti come?
Voglio dire, probabilmente l’hai fatto perché è per questo che hai fatto clic su questo post.
Quindi, ecco come il sistema di raccomandazione di Spotify è composto da tre diversi algoritmi che lo rendono tre volte migliore di un algoritmo a causa della matematica.
Filtraggio collaborativo
Il primo di questi tre in realtà non ha nulla a che fare con la musica stessa e si chiama filtraggio collaborativo. Questo è fondamentalmente il modo in cui Netflix consiglia nuovi spettacoli scrivendo un contratto di licenza per l’utente finale di 6000 parole che dà loro il permesso di registrare tutto ciò che fai fino alla morte o gettare il telefono in un vulcano.
Situato nella stanza gigante Matrix di Spotify, hanno memorizzato una matrice gigante. Sonocirca 433 milioni di righe per 80 milionicolonne che indicizzano ogni singolo utente e ogni singolo brano sulla piattaforma eregistrano la frequenza con cui ogni persona ascolta ogni canzone. Questo sta semplificando un po’ le cose ma questa Matrice consente loro di determinare oggettivamente quali utenti sono più simili.
Se una riga colpisce tutte le stesse colonne di un’altra riga, significa che quelle due persone stanno ascoltando le stesse canzoni. E se una di quelle righe ha una colonna attiva che l’altra non non ce l’ho, allora quella canzone teoricamente sarebbe buona da consigliare.
Fondamentalmente quello che sto dicendo è che se vuoi rovinare lo Spotify di una persona specifica, tutto devi creare un nuovo account, ascoltare tutte le sue canzoni preferite e poi ascoltare il suono della sirena del tornado effetti di musica e suoni royalty-free fabbriche di effetti settantamila volte
Ora Spotify non può fare affidamento interamente su filtri collaborativi. Non è molto preciso soprattutto quando si tratta dei gusti musicali sfaccettati delle persone e tende a promuovere solo musica generalmente popolare mentre brucia cose chenon hanno un sacco di dati di ascolto perfunzionare con, come lo stesso della vecchia band Jamboree di Wendover, anche se la loro musica è un fuoco ardente.
Sistema di elaborazione del linguaggio naturale
È qui che entra in gioco il prossimo algoritmo, il sistema di elaborazione del linguaggio naturale di Spotify.
Vedi, uno dei modi migliori per classificare le canzoni è con le parole e si scopre che Internet ne ha un sacco.
Spotify raccoglie costantemente testo associato alle sue canzoni. Esaminerà il testo sulla propria piattaforma, come i titoli delle canzoni, le descrizioni delle playlist e i testima estrarrà anche i dati dal resto di Internet.
Spotify scrape song recensioni, articoli di notizie, sezioni di commenti, gli dai un nome e tutto questo va a costruire una banca di parole associata per ogni canzone e artista sulla sua piattaforma.
Ecco una di queste tabelle generate da Echo Nest, la società di dati musicali che Spotify ha acquistato nel 2014 per la frase Abba.
Come puoi vedere, ha le frasi nominali più comunemente associate ad Abba così come gli aggettivi più comunemente usati quando descrivono Abba.
Usando questa tabella puoi scoprire che i fan degli ABBA probabilmente apprezzeranno altre cose che sono spesso descritte con vivace non violento e svedese come Greta Tunberg o lo squalo imbottito IKEA che ha il suo subreddit per qualche ragione.
Ma a questo punto probabilmente hai notato qualcosa di strano. Tutti questi dati utilizzati da Spotify, gli aggettivi, i titoli delle canzoni, lefrequenze di ascolto, nessuna di questeviene raccolta dalla musica stessa.
Quindi questo solleva la domanda. Spotify può effettivamente ascoltare la propria musica? E la risposta è interessante è sì.
È qui che entra in gioco il nostro terzo algoritmo.
Spotify Profili sonori
Ecco come funzionano:
Per ogni brano della piattaforma, Spotifygenera qualcosa chiamato rappresentazione di frequenza del tempo che assomigliaa questo.
Questo asse è il tempo questo accede alla frequenza ecolori più caldisignificano livelli di decibel più alti. Quindiper esattamente a 12 secondi dall’inizio di questa canzone, queste sono le frequenze più presenti.
Questa rappresentazione viene quindi scaricata in una rete neurale. La rete neurale isola tutte le principalicaratteristiche della canzone, cose come Ki, Tempo, Timber, loudness e tempo in chiave e confronta queste qualità individualmente con altre canzoni che ti piacciono e altre canzoni che non hai sentito.
Quindi, in tandem con il sistema collaborativo di filtraggio e l’algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale, questi profili Sonic vengono utilizzati per affinare con precisione canzoni che sono acusticamente simili abbastanza al tipo di musica che già ascolti a sperimentando anche una o due variabili per evitare di presentarti qualcosa di troppo stantio.
Ed ecco come spendere 11 miliardi di dollari all’anno per convincere le persone a non ascoltare le stesse tre canzoni di Taylor Swift per il resto della loro vita.
Ora ci sono un’ampia varietà di siti Web per visualizzare le statistiche di Spotify su Internet e anche il famoso Spotify Wrapped si basa sui dati raccolti da questi sistemi.
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