Искусственный интеллект научился предсказывать успех песен с 97% точностью
Ученые набрали группу добровольцев, которые слушали различные песни (25 трека поп-музыки) с датчиками, предназначенными для мониторинга их мозговых волн.
Получив данные, команда использовала методы машинного обучения и вычислительные модели, чтобы сопоставить нейрофизические реакции участников с тем, как они оценивали песни.
«Применив машинное обучение к нейрофизиологическим данным, мы смогли почти идеально идентифицировать хиты», — сказал руководитель исследования Пол Зак, профессор Клермонтского университета. «Сигналы мозга, которые мы собрали, отражают активность мозговой сети, связанной с настроением и уровнем энергии».
В результате модель смогла предсказать успех мелодии с 82% точностью после того, как участники прослушали ее всего в течение одной минуты, и успех всей песни с 97% точностью. Исследователи предполагают, что этот метод может помочь стриминговым сервисам предсказывать жанры и стили, которые больше интересуют слушателей.
«Это означает, что сервисы могут легко идентифицировать новые песни, которые, вероятно, станут хитами в плейлистах людей, более эффективно,», — сказал Зак. «Если в будущем носимые нейробиологические технологии, подобные тем, которые мы использовали для этого исследования, станут обычным явлением, аудитории можно будет предлагать развлечения, основанные на их нейрофизиологии».