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樂評人袁永興/音樂串流平台Spotify不斷優化的演算法

2020-10-19 17:30 袁永興

音樂串流平台Spotify的演算法時時刻刻都在學習並監測,可以確保聆聽者有參與感...
音樂串流平台Spotify的演算法時時刻刻都在學習並監測,可以確保聆聽者有參與感、提高黏著度,又不會覺得無聊。 圖/路透社

音樂串流平台Spotify的演算法,是一種稱為BART(Bandits for Recommendations as Treatments 推薦處方監測)的AI系統。基本上,BART的工作是讓聽眾保持聆聽,它透過播放和建議用戶已經熟悉的歌曲來達到目的,同時會偷偷放入一些、他們認為使用者會喜歡,但最重要的是:從未聽過的新曲目。這樣一來可以確保聆聽者有參與感、提高黏著度,又不會覺得無聊。

在2020年「國際音樂資訊學會」的國際會議上,Spotify開源軟體Klio的生態系、已經可以讓數據科學家輕鬆並大規模地處理音頻資料。它是為運行Spotify的大型音頻智能系統而構建的,以幫助開發和部署下一代音頻演算。Klio的出現與Spotify加速轉向AI驅動有關。多年來Spotify利用自然語言處理、音頻模型和協同過濾功能來提供建議歌單播放列表,包括:「每週新發現」和「發行雷達」。去年12月,Spotify在日本推出了Sing Together,這是一種類似卡拉OK的功能,在歌曲加入曲庫後的幾分鐘內,可以利用AI來把人聲從樂器音軌中分離出來。(每天有40,000首歌曲被添加到Spotify數據庫中,其中定期處理超過6000萬首歌曲。)使用Klio可以進行更多的音頻處理並對其進行優化。

換言之,Spotify是個時時刻刻都在學習並監測的AI。它的運算參數包括:

1.聆聽史。(蒐集音樂風格、類種)

2.跳聽率skip rate。(聽不到30秒就跳過,跳聽率愈低、該首新歌被推播的機率就變高)

3.收聽長度,一首歌聽超過30秒會被列為有效數據,這也是作品流量有價化的關鍵。

假設你一直在聽Hebe跟萬芳的歌曲,BART演算會開始針對其他用戶的播放程度、歌單與排序等多向度進行比較,然後開始尋找一些以前未曾出現在歌單裡的作品夾進去、之後再顯示在「每週新發現」當中,因為Spotify會把列入個人歌單的曲子算到演算參數中,所以愈多人把歌曲放入歌單(無論個人歌單、演算推薦歌單或音樂編輯專設歌單)、並且在歌單中把排序往前移,AI就會認定這首歌的重要性、推播讓更多人聽到。此外,如果是由其他平台導流、讓使用者從其他地方轉進Spotify聽歌,這會被AI視為成功吸引新的使用者、提高該歌曲的加權計分。

雖然目前無法就這演算優化、與音樂品味素養的關聯做評斷,但是就歌曲視為產品的角度來看,厚積流量確實將作品薄發,只是可能需要的時間、濃縮在毫秒之間。

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