Description du projet
Analyser les paroles des chansons pour un streaming musical personnalisé
La science des données et l’apprentissage automatique sont en train de révolutionner le secteur de la musique. Les algorithmes basés sur l’intelligence artificielle (IA) permettent de diffuser de la musique en continu en fonction des préférences des utilisateurs. Actuellement, les listes de lecture centrées sur l’utilisateur reposent sur des systèmes de recommandation qui considèrent les similitudes entre des chansons identifiées par leurs ondes sonores. La classification est basée sur les étiquettes conventionnelles des chansons (auteur, genre, période ou, dans certains cas, humeur) et sur le marquage collaboratif des utilisateurs. Les paroles des chansons ne sont donc pas prises en compte. Ce projet LyrAIcs, financé par le CER, développera un moteur de recommandation basé sur l’IA (API de service web) pour analyser les paroles de chansons en utilisant les algorithmes du projet POSTDATA comme base technique.
Objectif
The age of machine learning and data analytics have changed the habits of entertainment. Recommendation systems have been improving in the last years, with relevant commercial purposes, and many top-level companies –such as Amazon, Google or Netflix- are investing high amounts of money in improving their algorithms based on Artificial Intelligence. The case of music has been especially relevant, as the market has drastically changed in the last 10 years, moving towards a user-centric streaming model, where user preferences make the difference and dynamic playlists are the key of streaming success. Recommenders are built based on three main strategies:
1) similarities between songs that are identified by their soundwaves;
2) classification using conventional tags for songs, such as author, genre, period or, in some cases, mood; and
3) collaborative tagging by users.
In this context, song lyrics (the text of songs) are barely considered for the improvement of these strategies. Moreover, recommendations based on lyrics are done by hand with uneven criteria and filters. This Proof of Concept proposes the creation of an AI based recommendation engine (i.e. web service API) for analyzing song lyrics using POSTDATA ERC Project algorithms as its technical scaffold. Natural Language Processing tools for poetry analysis will be used to build a web service API to process lyrics and extract knowledge as additional metadata to enrich the companies´recommender systems. This approach will open an exciting opportunity to contribute to boosting the music entertainment world using artificial intelligence and language technologies.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielle
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationscience des donnéestraitement du langage naturel
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Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitution d’accueil
40003 Segovia
Espagne