AI可以根据人的音乐行为预测其音乐熟练度

编译：chux

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预测音乐品味的AI可能听起来很不可思议，但瑞典联邦平大学和荷兰马斯特里赫特大学的研究人员认为他们可以破解这个问题。

在一篇论文中，该团队描述了一个系统，该系统考虑了一个人的听觉行为，并使用机器学习算法和心理模型，推断出他们的“音乐熟练度”。

他们写道：“心理模型越来越多地被用来解释行为痕迹。使用域相关的心理模型可以对行为进行更细粒度的识别，如音乐聆听，并提供对这些行为发生背后更深层次的理解。”

在这种背景下，音乐熟练度是“音乐技能，专业知识，成就和相关行为的各个方面。”研究人员指出，研究表明，具有较高音乐熟练度的人更具有音乐技能，并且一般倾向于参与更多的“音乐行为”，比如练习乐器或听各种音乐类型。

他们通过一个利用Spotify的API的应用程序收集数据，允许他们检索用户的播放列表和音频功能，如动力，能量，舞蹈，节奏，时间签名，响度，曲目流行度和艺术家受欢迎程度。他们还让参与者回答Goldmiths Musical Sophistication Index（Gold-MSI）的问题，特别是与积极参与（一个人在音乐上花费多少时间和金钱）和情绪（与音乐的情绪反应相关的行为）相关的问题。

通过大量数据输入神经网络，预测了61个研究对象的情绪和音乐参与度。与基线相比，预测前者准确率为95％，预测后者准确率为93％。

在未来，该团队计划进行更多更大规模的研究，并探索Gold-MSI其他分量表的预测，包括歌唱能力，感知能力和音乐训练。

研究人员写道,“我们的研究结果表明，音乐聆听行为可以用来推断用户的音乐熟练度。”