Close Menu
    Facebook X (Twitter) Instagram
    П’ятниця, 20 Червня
    Facebook X (Twitter) Instagram Telegram
    T4 – сучасні технології та наукаT4 – сучасні технології та наука
    • Компанії
    • Наука
    • Техно
    • Транспорт
    • Інтернет
    • ПЗ
    • Ігри
    • Lifestyle
    T4 – сучасні технології та наукаT4 – сучасні технології та наука
    Наука

    Вчені навчилися визначати музичні хіти з точністю до 97%

    Андрій НеволінАндрій Неволін22 Червня, 2023
    Facebook Twitter Telegram

    Визначити музичний хіт із мільйона пісень досить складно. Стрімінгові послуги для вирішення цього завдання спочатку залучали музичних критиків та інших фахівців. Пізніше вони звернулися до можливостей штучного інтелекту, але точність таких нейромереж не перевищувала 50%. Вчені зі США розширили метод використання ШІ, додавши до нього аналіз мозкових реакцій слухачів.

    У роботі американських фахівців навчання штучного інтелекту відбувалося на мозкових сигналах людей, які слухали ті чи інші композиції. У дослідженні, опублікованому на сторінках журналу Frontiers in Artificial Intelligence, його автори стверджують, що їм вдалося досягти точності передбачення 97%.

    В експерименті брали участь 33 особи. Кожен із них прослухав 24 композиції, підібрані стрімінговими сервісами. Деякі їх позначалися як «хіт», інші як «провал». Під час прослуховування вчені фіксували мозкову активність учасників експерименту – ту частину, яка відповідає за настрій та рівень енергії.

    “Застосовуючи машинне навчання до нейрофізіологічних даних, ми майже ідеально визначали хітові пісні”, – сказав Пол Зак, професор Клермонтського університету та старший автор дослідження. “Те, як нейронна активність 33 людей може передбачити, що слухатимуть мільйони інших, досить дивно. Раніше жоден метод не показував такої точності”, – додав Зак.

    Щоб виявити найточніший метод, вчені перевірили та порівняли кілька статистичних підходів. Найнеточнішою виявилася лінійна модель, що використовує два нейронні виміри. Її точність не перевищувала позначки 69%. Спосіб визначення хітової пісні за мозковими реакціями на першій хвилині прослуховування виявився точнішим. Хіти було правильно визначено з точністю 82%. Однак найточнішою виявилося ансамблеве машинне навчання, яке застосовувалося до синтетичного набору даних. І тут облік нелінійностей в нейронних даних довів показник до 97%.

    “Це означає, що стрімінгові сервіси можуть легко визначати нові пісні, які, ймовірно, стануть хітами для плейлистів людей, полегшуючи роботу і радуючи слухачів”, – сказав Зак. Він також зазначив, що подібна техніка може мати інші застосування в нейромаркетингу та споживчій нейронауці.

    Підписуйся на наш Telegram-канал

    дослідження музика музичний хіт

    Читайте також

    Науковці показали підрослих пташенят найзагадковішого птаха Чорнобильської зони

    20 Червня, 2025

    В Антарктиді виявили “дракона”, який жив в ізоляції протягом 780 000 років

    20 Червня, 2025

    Усі акули дотримуються фундаментального закону геометрії

    20 Червня, 2025
    Нове

    Науковці показали підрослих пташенят найзагадковішого птаха Чорнобильської зони

    20 Червня, 2025

    Гарвардський вчений представив технологію, яка має захистити світ від війн

    20 Червня, 2025

    В Антарктиді виявили “дракона”, який жив в ізоляції протягом 780 000 років

    20 Червня, 2025
    Наука

    Єдиний у своєму роді: вчені показали гігантського живого птаха з ногами динозавра

    By Андрій Неволін14 Червня, 2025
    Техно

    Ентузіаст створив найпотужніший у світі ручний лазер: він здатний пробивати титан

    By Андрій Неволін12 Червня, 2025
    Наука

    Вчені показали, наскільки величезними були ноги у римських солдатів

    By Андрій Неволін13 Червня, 2025
    Facebook X (Twitter) Instagram Pinterest Telegram
    Контакти

    © 2025 T4.com.ua Копіювання текстів або зображень, поширення інформації T4.com.ua у будь-якій формі забороняється без письмової згоди адміністрації T4.com.ua Цитування матеріалів сайту T4.com.ua дозволено за умови відкритого для пошукових систем гіперпосилання на конкретний матеріал не нижче другого абзацу.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.