Ứng dụng phát trực tuyến nhạc đã cung cấp cho người dùng khả năng chọn danh sách phát dựa trên tâm trạng và sau đó đã nhận được khá giỏi trong việc nhận ra một bản nhạc êm dịu để chơi khi bạn bị tắc đường vào tối thứ Hai. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu Ấn Độ Yudhik Agarwal nói rằng công nghệ như vậy không hẳn là tinh vi nhất và những hệ thống này có thể được cải thiện đáng kể bằng cách phân tích lời bài hát-cũng khó thực hiện hơn. Trên ghi chú này, Agarwal đã trình bày tại hội nghị châu Âu về việc truy xuất thông tin về âm nhạc của riêng anh ấy kỹ thuật quản lý tâm trạng , cho biết rằng một ngày nào đó, những công nghệ này thậm chí có thể nắm giữ câu trả lời cho các liệu pháp xử lý các vấn đề tâm thần khác nhau.
Cụ thể, lĩnh vực mà Agarwal đã làm việc là Nhận dạng cảm xúc âm nhạc (MER), là một tập hợp con của Truy xuất thông tin âm nhạc (MIR) được sử dụng bởi tất cả các dịch vụ cung cấp tùy chỉnh các bản nhạc theo nhiều tâm trạng khác nhau. Tuy nhiên, một bài đăng của Viện Công nghệ Thông tin Quốc tế, Hyderabad (IIIT-H) trên những thành tựu của Agarwal nói rằng lời bài hát thường là một tập hợp con bị bỏ qua do những ngày còn non trẻ của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Lý do cho điều này có liên quan đến việc diễn giải theo ngữ cảnh của từ đã viết, mà AI và các mô hình học sâu tuần tự cho đến nay không thể hiểu được.
Agarwal đã tận dụng điều này bằng cách triển khai kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên học sâu XLNet. Điều này đã giúp Agarwal và nhóm của anh vẽ biểu đồ bốn góc phần tư bằng cách sử dụng số liệu Valence-Arousal-bao gồm giá trị cho hạnh phúc và kích thích năng lượng. Dữ liệu này được xử lý thành các điểm được đánh dấu khác nhau, do đó sẽ phân loại các bản nhạc để đánh giá tâm trạng mà lời bài hát thể hiện.
GS. Vinoo Alluri, người cố vấn cho nghiên cứu của Agarwal, cho biết “Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện các ứng dụng liên quan đến việc tạo danh sách phát nhạc dựa trên cảm xúc. Lần đầu tiên, phương pháp biến áp được sử dụng cho lời bài hát và đang cho kết quả đáng chú ý. Trong lĩnh vực Tâm lý học Âm nhạc, nghiên cứu này cũng sẽ giúp chúng ta hiểu được mối quan hệ giữa những khác biệt của từng cá nhân như phong cách nhận thức, đặc điểm tính cách và đồng cảm cũng như sở thích đối với một số loại lời bài hát giàu cảm xúc. ”
Trong tương lai, Agarwal dự kiến sẽ trình bày tiếp theo nghiên cứu của mình tại Hội nghị quốc tế sắp tới về nhận thức và cảm nhận âm nhạc, nhằm mục đích sử dụng mô hình phân loại lời bài hát XLNet để lập bản đồ các đặc điểm tính cách của người nghe với cảm xúc, để đánh giá các thuật toán nhận dạng âm nhạc tốt hơn-điều gì đó có thể có ý nghĩa sâu rộng trong các lĩnh vực khoa học tiên tiến như liệu pháp nhận thức.
Đọc tất cả Tin tức mới nhất và Tin nóng tại đây
