LiteNet.Ru - Актуально о ПК и ПО. 2006-2019.
СТАТЬИ | НОВОСТИ | ПРОГРАММЫ | ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ | КАРТА САЙТА
Сейчас на сайте: 114 пользователей онлайн
Обновления
Комментарии Сертификат ТР ТС ... [21.12.24]
Материал Смена паролей на компьютерах в сети с помощью AD [04.09.24]
Материал Установил CentOS 7 как корректно настроить кодировку httpd.conf? [14.07.24]
Материал Установил CentOS 7 как легко и просто настроить ssh доступ? [24.03.24]
Комментарии Спасибо... [17.02.24]
Материал Форма ввода php [08.05.23]
Материал Windows 11 LTSC выйдет во второй половине 2024 года [08.05.23]
Материал Microsoft прекратит выпуск обновлений для Windows 10 [29.04.23]
Комментарии Огромный респект и... [04.10.22]
Комментарии не помогло... [10.07.22]
Комментарии не получается войт... [02.11.21]
Комментарии Да нет в редакторе... [05.10.21]
Комментарии Toshiba Tecra s11 ... [21.07.21]
Комментарии Все получилось, сп... [21.07.21]
Комментарии не сработало... [04.06.21]
Комментарии Доброго времени! У... [27.03.21]
Комментарии У меня этот метод ... [19.03.21]
Комментарии всё испробовал,не ... [17.03.21]
Материал Представлена настоящая зарядка по воздуху Xiaomi Mi Air Charge [31.01.21]
Материал Отныне для запуска WhatsApp на ПК и в браузере требуется биометрия [31.01.21]
Материал Google Chrome 88.0.4324.104 [31.01.21]
Материал Avast Free Antivirus 20.10.5824 [31.01.21]
Материал Яндекс.Браузер 20.12.3.138 [31.01.21]
Материал Maxthon 6.1.1.1000 [31.01.21]

RSS

Последние добавленные статьи

В MP3-плеерах создается музыкальное пространство настроений
25.07.2006

Разработана программа для MP3-плееров, помогающая аудио-устройствам "подбирать" музыкальные композиции в зависимости от настроения пользователя.

Учеными из университета Мюнхена под руководством Отмара Хиллигеса (Otmar Hilliges) разработано новое программное обеспечение, которое позволит MP3-плеерам выбирать для проигрывания музыку, которая лучше всего подходит к настроению пользователя в данный момент, сообщает Nature. Новая программа, которую начинали создавать в рамках студенческого проекта, получила название AudioRadar.

Выбор музыки по жанру или исполнителю не может гарантировать «попадания в настроение». Поэтому пользователи делят музыку на категории на своих iPod’ах, сортируя композиции для различных настроений и событий. Но если количество песен в персональной коллекции превышает 10 тыс., этот процесс занимает достаточно много времени.

Теперь с помощью программы AudioRadar сортировку можно будет проводить автоматически. «Многие не знают, какие песни содержатся в их коллекции. Мы пытаемся создать универсальное средство навигации по музыкальным коллекциям для пользователей», - говорит д-р Хиллигес.

Программа AudioRadar присваивает музыкальным композициям атрибуты из четырех групп: быстрый/медленный, ритмичный/мелодичный, спокойный/динамичный и резкий/мягкий. Последние две группы атрибутов означают количество изменений ритма или мелодии в длинном или коротком музыкальном отрывке. Эти четыре «измерения» в дальнейшем используются для того, чтобы упорядочить все песни в коллекции, причем «расстояние» между песнями в списке пропорционально их «схожести». Чтобы выбрать подходящую настроению музыку, пользователь указывает интенсивности каждого из четырех атрибутов.

Ученые также разработали способ проекции полученного четырехмерного музыкального пространства на двумерный дисплей. В этой проекции текущая песня находится в центре дисплея, а остальные располагаются на концентрических окружностях вокруг нее. Пользователи могут выбирать, в каком «направлении» от текущей песни двигаться – например, в сторону более быстрой музыки. И MP3-плеер станет проигрывать песни, которые находятся в этой части «пространства настроений».

Существуют и другие проекты, которые занимаются сортировкой музыки по признаку настроения, но большинство из них основаны на откликах слушателей, а не на автоматизации. Самый известный и крупный из альтернативных проектов – Musical Genome Project. Разработчиком является калифорнийская компания Pandora Media. В штате компании работают около 30 музыкальных аналитиков, а для классификации песен используется до 400 различных признаков.

Информация используется для создания «музыкальной станции» в Сети, подписчики которой могут скачивать музыку из той части «музыкальной вселенной», которая ближе всего соответствует заданному исполнителю или конкретной песне. В настоящий момент библиотека компании насчитывает более 400 тыс. песен более чем 20 тыс. исполнителей, отсортированных в соответствии с откликами слушателей. Но, замечает д-р Хиллигес, данная система «настроена» на ту музыку, которая популярна сейчас, и обновление ее репертуара идет довольно медленно.

По мнению создателей AudioRadar, их система на данный момент является прототипом и проводимый ею анализ порой достаточно приблизителен. «Мы используем алгоритмы, которые придумали другие, - говорит д-р Хиллигес, - и они сами по себе не идеальны. К примеру, мы не можем отличить обработку оригинальной песни только путем анализа ее технических качеств». Разработчики предполагают, что для решения этой и некоторых других проблем в будущем будет добавлена система сбора мнений и откликов от пользователей.

Кроме того, есть еще одна проблема в классификации возникает, когда программе приходится иметь дело с кардинально различными типами музыки. «Классическую музыку система может поместить в ту же категорию, что и heavy metal», - признает д-р Хиллигес. Но это, как считает ученый, общая проблема всех систем рейтингования музыки.

В то же время, предварительное неформальное тестирование системы AudioRadar прошло довольно успешно – программа получила положительные отзывы. Д-р Хиллигес и его коллеги планируют представить свою разработку на международном симпозиуме Smart Graphics в Ванкувере.

Что еще почитать?


Оставленные комментарии:


Всего 0 комментариев


Введите Ваше имя:


Не используйте HTML и ВВ-коды - не работает. Пользуйтесь смайликами :)
Very HappySmileLaughingCoolWinkSurprised
RazzSleepSadShockedEvil or Very MadRolling Eyes

В этом поле Вы можете ввести текст комментария:


До конца всего осталось символов

Код на БОТливость: Код на БОТливость:
Введите код: