UML建模包含：用例图，类图与对象图，顺序图，活动图，状态图，通信图，构件图。 一、用例图 主要包含关系，扩展关系，泛化关系。 首先旁边的对象肯定是参与者。...继承关系：A = 艺术家，C 乐队和D歌手都继承于艺术家。 那么C和D为什么C是乐队呢？ 聚合关系：多个歌手聚成一个乐队。菱形代表整体一方，所以C是乐队。 那么艺术家编写和演奏什么？演奏B歌曲。...每个歌曲由音轨构成，音轨又构成唱片。所以E就是音轨，F就是唱片。 一、题：艺术家可能是 一名歌手或一支由2名或2名以上的歌手所组成的乐队。一名歌手可以不属于任何乐队，也可以属于一个或者多个乐队。...一条音轨只包含一首歌曲或空，一首歌曲可分布在多条音轨，同一歌曲在唱片中最多只能出现一次。 B代表歌曲，E代表音轨，所以(3)以音轨为主体来看，一条音轨只包含一首或者空，所以0--1。...(4)以歌曲为主体来看，一首歌可分布在多条音轨，所以是1--* (5)因为每个唱片由多个音轨构成，所以以唱片为主体，1--* (6)因为每个唱片由多个音轨构成，所以以音轨为主体，1（再多的音轨都只能要一张唱片
用户、艺术家和歌曲元数据 - SQL 数据库：我们在 SQL 数据库中创建了以下几个表来存储结构化数据： Users：这个表包含了用户的元数据，如 UserID、Username、Email、PasswordHash...Songs：这个表包含了歌曲的元数据，如 SongID、Title、ArtistID、Duration、ReleaseDate 和 FileURL。...FileURL 是歌曲文件在 Blob 存储中的 URL，我们可以使用它来访问和下载歌曲文件。 Artists：这个表包含了艺术家的信息，如 ArtistID、Name、Bio、Country 等。...当用户想要播放一首歌曲时，移动应用程序会向 Web 服务器发送一个请求，包含歌曲的 ID。Web 服务器会从 SQL 数据库中查询歌曲的元数据，包括 FileURL。...当然我们的设计也有一些地方没有阐述，大家可以自己研究， 数据一致性：由于我们使用了数据库复制和缓存等技术，我们的系统可能会出现数据不一致的情况，例如，当一个艺术家更新了一首歌曲的元数据时，用户可能会看到不同的版本
这类系统不关注内容本身的属性，而是基于有很多共同喜爱的歌曲和艺术家的人们通常喜欢相同风格的音乐这一原则进行推荐的。 当有足够多数据支撑时，协同过滤系统在推荐相关物品方面效果非常好。...协同过滤的基本思想是，如果用户1喜欢艺术家A和B，用户2喜欢艺术家A、B、C，那么用户1可能也会喜欢艺术家C。...观察所有用户对全球歌曲的偏好，对用户-商品评分矩阵应用经典协同过滤方法（如矩阵分解），就可以得到关于不同歌曲组别是如何相关联的信息。...这个空间被定义成很多个维度，虽然人类肉眼不能看到，但是我们可以使用如t-SNE（t-分布邻域嵌入算法）等降维的方法把高维向量降到2维，然后绘制如下图： 上图中的每一个点都代表一首歌，点之间距离越近就意味着歌曲越相似...下一首可能就是你喜欢的 Word2vec使我们能用包含歌曲播放情境的坐标向量来为每首歌精确地建模。这种方法让我们很容易鉴别相似的歌曲，并使用向量运算找到定义每个用户的向量。
注意，下面的概念-逻辑-物理层次结构用于其他类型的规范，并且与软件工程的三种模式方法不同。 概念数据模型 这是最高级别的ER模型，因为它包含了最少的粒度细节，但是建立了模型集中所包含内容的总体范围。...关系可以被认为是动词，连接两个或多个名词。例如:a拥有公司和电脑之间的关系，a管理员工和部门之间的关系，a表演艺术家和一首歌之间的关系，a证明数学家和一个猜想之间的关系，等等。...两个相关的实体显示使用鱼尾纹符号。在这个例子中，歌手和歌曲之间显示了一个可选的关系;最接近歌曲实体的符号代表“0、1或多个”，而一首歌有“一个且只有一个”艺术家。...因此，前者被理解为艺术家可以表演“零首，一首，或多首”歌曲。...在必要时,关系提升为实体的:例如,如果需要捕捉艺术家表演歌曲,介绍了一个新的实体“性能”(属性反映了时间和地点),和艺术家,歌曲的关系成为一个间接的通过性能(artist-performs-performance
在另一个教程中，第三部分，你将会使用你的探索性结果来预测一首歌曲的发布时间，更有趣的是，预测一首歌是否会基于它的歌词登入 Billboard 排行榜。...是否可以根据一首歌曲的被接受程度来确定对社会具有吸引力的主题？ 是否可以预测是否一首歌曲会做的很好仅仅依赖于歌词分析？...它们是互相排斥的，所以前 100 并不包含前 10。 ? 另外，创建一个叫做 charted 的二值项表明一首歌是否入围 Billboard 榜单。...词汇长度 对歌曲作者来说，词汇长度是一个有趣的话题。词汇越长，越难押韵和形成一种模式。下面的词汇长度的直方图展示正如你所期待的，仅有少数词汇的长度是非常长的。 ? ? 这些疯狂的长词汇是哪些呢？...我想这需要一个非常有趣的词云图！这是基于词的长度而非词频。显示如下： ? 词汇多样性 一个文本包含的词汇越多，其词汇多样性就越高。宋的词汇表呈现的是一首歌曲中有多少独特的词汇。
也就是成品中也包含大量人类劳动在里面。 既然如此，版权局提了一个要求，“将Midjourney、Gigapixel AI生成部分排除在版权声明之外”。 Allen拒绝了这一要求，又提出复审。...他认为版权局忽略了用Midjourney创建作品时“输入提示”所需的人类创作力，创作过程与其他艺术家所表达的创造性相当，理应受版权保护。...就有一首名为“Heart on My Sleeve”的歌，是用AI模仿Drake和The Weeknd的声音和风格后唱的。...就比如他最近在Twitter发布了用21 Savage和Travis Scott的声音创作的一首歌。 更离谱的是有一些AI生成歌曲被伪造成“待发歌曲泄露”被拿来在网上骗钱。...一个匿名骗子在Discord上以每首超4000美元的价格出售用AI伪造的Frank Ocean歌曲，说成是待发歌曲泄露，为提高可信度还真放了一首待售歌曲。 AI生成音乐对正版音乐造成不小的冲击。
在一局游戏中，飘过来的按钮被称为音符，它们形成类似于乐谱的空间图案，与后台播放的歌曲节奏对应。一首歌曲存在不同的难度模式，从初级、中级、高级和专家到挑战，复杂度顺序递增。...是一个有 12 年历史的企划，包含四个团体和数个小团体，个人还有角色歌，很多歌曲都会在游戏中出现，设计对应的乐谱变成了一件极具挑战的工作。 随便一搜就上千首歌曲。...DDC 由两个子模型组成：onset（生成音符的时机）和 sym（决定音符类型，如轻按或滑动） 目前正在使用的 AI 模型在所有难度的曲谱上都获得了很好的效果，研究人员还展望了该技术扩展到其他领域的可能性...模型服务 为了使乐谱生成程序可供艺术家按需使用，它应该方便艺术家自行使用而无需 AI 工程师的帮助。并且由于该程序需要高端 GPU，将其安装在艺术家的本地计算机上并不是一个合适的选择。...模型的结果差异如下图所示。 GenéLive! 模型一次性训练全部难度模式，为了查看这种训练方式的优势。该研究将其与每种难度模式单独训练的结果进行了比较，结果如下图所示。 LoveLive!
模型训练好之后，我们会选出几首歌曲，这些歌曲将会是不同风格、不同艺术家的有趣混合。之后，我们将更新模型使之成为一个条件字符级RNN，使我们能够从艺术家的歌曲中采样。...我们将创建一个包含所有英文字符和一些特殊符号（如句号，逗号和行尾符号）的字典。每个字符将被表示为一个独热编码的张量。...对于音乐字符，可以一次按下多个键（因为我们正在处理复音数据集）。在这种情况下，每个时间步将由一个可以包含多个 1 的向量表示。...从音调水平的RNN采样 在优化的早期阶段，我们采样了钢琴键轴： ? 可以看到，模型正在开始学习数据集中歌曲常见的一种常见模式：1 首歌曲由 2 个不同的部分组成。...在训练完收听历史数据后，可以给它一段前一小时左右收听的歌曲序列，并在当天余下时间为您播放一个播放列表。那么，也可以为你的浏览历史做同样的事情，这将是一个很酷的工具来分析你的浏览行为模式。
介绍 在这篇博文中，我们将在歌词数据集上训练 RNN 字符级语言模型，数据集来自最受欢迎以及最新发布的艺术家的作品。模型训练好之后，我们会选出几首歌曲，这些歌曲将会是不同风格的不同艺术家的有趣混合。...我们将创建一个包含所有英文字符和一些特殊符号（如句号，逗号和行尾符号）的字典。每个字符将被表示为一个独热编码的张量。...对于音乐字符，可以一次按下多个键（因为我们正在处理复音数据集）。在这种情况下，每个时间步将由一个可以包含多个 1 的向量表示。...从音调水平的 RNN 采样 在优化的早期阶段，我们采样了钢琴键轴： ? 可以看到，模型正在开始学习数据集中歌曲常见的一种常见模式：1 首歌曲由 2 个不同的部分组成。...在训练完收听历史数据后，可以给它一段前一小时左右收听的歌曲序列，并在当天余下时间为您播放一个播放列表。那么，也可以为你的浏览历史做同样的事情，这将是一个很酷的工具来分析你的浏览行为模式。
让我们来深入了解一下这些推荐模式的运作方式吧。 推荐模型 #1：协同过滤 ?...取而代之的是，Spotify 的数据来自于隐式反馈——流媒体服务会记录我们所听的歌曲，同时留意其他一些数据，包括用户是否将歌曲保存在自己的歌单中，以及是否在听完歌后访问了艺术家的主页等等。...X 是用户向量，代表一个用户的歌曲喜好，Y 是歌曲向量，代表一首歌的热度。 ? 用户/歌曲矩阵产生两种类型的向量：用户向量和歌曲向量。 现在我们拥有了 1.4 亿个用户向量和 3000 万歌曲向量了。...NLP 背后的技术本文无法详细解释，但在此可以介绍一下高级层面上发生的事情：Spotify 会不断浏览网页，不断寻找有关音乐的博客和其他文本，然后试图分析人们对于特定的艺术家和歌曲评价如何——对于这些歌曲...在讨论歌曲本身的同时，其他哪些艺术家和歌曲被同时提到了？ 在这之中 Spotify 最长提到的就是「文化向量（cultural vector）」或「顶级叙述词（top term）」了。
名称 Graduate Admission 特征简介 **Track.name：**曲目的名称**艺术家姓名：**艺术家姓名曲目类型每分钟的节奏**能量：**一首歌的能量-值越高，能量越大。...**长度：**歌曲的持续时间。**音质：**值越高，歌曲的音质越好。**言语：**价值越高，歌曲包含的口语词越多。**流行：**歌曲价值越高越受欢迎。...每行对应一个客户评论，并包含以下变量： Track.name：曲目的名称 艺术家姓名：艺术家姓名 曲目类型 每分钟的节奏 能量：一首歌的能量-值越高，能量越大。...长度：歌曲的持续时间。 音质：值越高，歌曲的音质越好。 言语：价值越高，歌曲包含的口语词越多。 流行：歌曲价值越高越受欢迎。...Matplotlib：Matplotlib就是Python绘图库中的佼佼者，它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形（包括散点图、折线图、直方图、饼图、雷达图等），Python科学计算社区也经常使用它来完成数据可视化的工作
竞赛所用的数据集由Spotify提供，包含以下信息：用户、歌曲的元数据,，一百万个用户自建的歌单以及这些歌单的元数据。...在ACM RecSys中，我们考虑到出现在同一歌单的歌曲共现的性质，借用word2vec的思路，将歌单当作句子，将歌曲当作单词进行训练，得到每一首歌的embedding，并基于这些embedding计算歌曲间相似度作为特征...比赛提供的数据集可以简要概括成两部分，第一部分是百万歌单数据集（MPD）, 包含一百万个由用户创建的歌单和相关的元数据，比如歌单的名字，描述，艺术家/专辑/歌曲的数量等多种统计信息。...T(u) - 歌单u的歌曲集合 T(v) – 对于任何包含歌曲i的歌单的歌曲集合 ?...- 超参，控制着热门歌曲的影响 (c) 歌曲i和歌单u的相似度 通过(a)和(b)计算得到歌曲与歌曲之间的相似度，对于一个未完成的歌单u，我们计算歌曲i和歌单u中每一首歌曲的相似度，加权平均分即为该歌曲与歌单
本文作者就尝试用 NLP 技术分析了一位出名却也具有争议的嘻哈歌手 —— Drake 创作的歌词，来看看他的歌词中到底蕴藏着什么秘密。 背景 每隔几年就会有一位艺术家风靡世界。...甲壳虫乐队和迈克尔杰克逊的盛名不必多说。 这些艺术家用他们天才般的创造力感染着数百万人。现在，许多艺人争相想成为 Top 1。...在接下来的八年里，他又连续出了多张专辑，其中专辑Scorpion 是他最近发行的新专辑。 为什么 Drake 的作品很受欢迎？这里面可能包含很多原因。然而，我选择从他歌曲的歌词方分析入手。...我从其他文章中提到的处理方法获得灵感。不分析歌词的总字数，在我看来一首歌的歌词总字数并不能作为衡量创造性的主参考，我改为分析歌词中的独特词。 在完成清理文本数据后，我开始分析每首歌曲中独特歌词的数量。...下面是 Drake 所有歌曲中独特歌词分布的直方图。似乎他的大多数歌曲都有 100 到 200 个独特词。但是没有其他艺术家歌曲的分布作参考，这个直方图目前并不能说明 Drake 的创造力。
《金融时报》称，拥有Taylor Swift、Bob Dylan等巨星版权的环球音乐集团，正敦促Spotify和苹果阻止AI工具从其艺术家的版权歌曲中抓取歌词和旋律。...但是有些艺术家却不吝啬自己的声音，马斯克前女友Grimes在网上表示， 「任何人都可以使用我的声音AI生成歌曲。」不过，还得再付50%的版权。...· 增加选项1：vc模式的自动音高预测，这意味着在转换语音时不需要手动输入音高键，男声和女声的音高可以自动转换。但是，这种模式在转换歌曲时，会造成音高偏移。 ...现在，你可以修改生成的config.json中的一些参数—— keep_ckpts：在训练中保留最后的keep_ckpts模型。设置为0将保留所有模型，默认是3。...这几天沉迷B站的AI孙燕姿，刚刚听了一首《一场游戏一场梦》，太好听了，唱到心坎里 不少网友听过AI翻唱的歌曲后，感受到AI歌手的可怕之处： 科技的力量真是让人细思极恐。
你能想到的全都有，包括Jinglebell ：）如下：这是一个有55000多行和4列的数据框： 艺术家 歌曲 链接 文本 我们的目标是对歌曲文本进行全面分析，帮助我们快速识别出圣诞歌曲。...为此，我们首先在数据框中添加一个额外的列，给每首歌曲一个“圣诞”或“非圣诞”的标签，也就是歌词中包含“Christmas”，“Xmas”或“X-mas”的歌曲将被标记为“圣诞”，不包含的则标成“非圣诞”...歌曲之间的相关性 一首歌曲与其他至少3首相关的歌曲之间的相关性大于0.75-通过这个方法，我们可以检测到类似或被略微修改的歌曲。...特定的词之间的相关性 艺术家之间的相关性 词云 原始圣诞歌曲的词云 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种流行的监督机器学习算法，它能处理具有大量特征的分类问题。...在我们的例子中，我们想知道，给定一组特征之后，即文档中单词的tf-idf，一首歌曲是否应该被朴素贝叶斯分类为圣诞歌曲。 构造最大似然估计的难点是先验分布的选择，即类的概率分布。
效率提升（Scaling up）有关我在Spotify训练卷积神经网络的一些细节。 分析（Analysis）：它在学习什么? 卷积神经网络音乐学习一瞥，包含多个音频示例。...例如，听众可能一次听过了整张专辑，而专辑中可能包含引曲、终曲、 插曲、 翻唱曲和混音曲等。它们也许不都是该艺术家典型的作品，因此不是一些好的推荐。可是协同过滤算法不能解决这个问题。...如果可以通过音频信号预测一首歌曲在这个空间中的位置，那就能够把它推荐给合适的听众，而并不需要历史使用数据。...说唱乐主要出现在左上角，而电声艺术家聚集在图的底部。 ? t-SNE算法的隐空间可视化（中部）。几个特写图展现了歌曲投射在特定区域的艺术家。...过滤器 250 探测出人声大三度（ vocal thirds），即多个歌唱者同唱一首歌，但音符相隔大三度（四个半音）。 过滤器 253 探测出各种类型的低音鼓音。
Top2000网站在今年12月19日公开分享了一份包含2000首歌的歌名、歌手、发行年份等特征的Excel文件。 但是我需要另一个重要的变量：歌曲在每周榜单中达到的最高排名。...所以我开始在两张榜单中搜索部分匹配的歌曲，只要这首歌曲名和歌手名的所有单词都能被另一张榜单的某一项包含即可。这种方法帮助我又匹配了10%的歌曲。 随后是不好判断的部分。...然后我对想要注释的圆圈（歌曲）进行标记。受到黑胶唱片那强烈黑色的灵感启发，我想用黑白来展现，只使用红色标记有些趣事的歌曲，蓝色标记列表里拥有最多歌曲的艺术家或者乐队（披头士乐队）。...在起步阶段，我将光点按照每一首歌曲的2个模式（mode）（单人、双人）(Single and Double)和三个难度层级（level）（基础、熟练、流畅）(Basic, Trick, Maniac)投射到图中的各个步调...） 认识到这一点后，我如遭雷击，因为我已经近十年没有接触积分了。
人工智能已帮助上百万位音乐创作者制作了上千万份音乐母带，并将给音乐产业带来更大的改变。 当一首歌曲在收音机中播放时，有超出歌曲谱曲、演奏和制作这些创作范围的无形力量在发挥作用。...许多年轻艺术家和新人艺术家使用LANDR来对其要发布的曲目进行母带制作，以期启动自己的事业（此类服务提供月付套餐，四首曲目的母带制作费用为9美元）。...它明显不同于音量，他指出，“包含更多的存在感和力量。” LANDR于2014年推出，其最近宣布已有超过200万名音乐家使用其音乐创作平台来对1000万首歌曲进行母带制作。...丹嫩贝格说道，对于一些艺术家而言，转为使用算法进行母带制作是有意义的。 “在音乐创作领域，我认为母带制作是相对而言比较容易形式化且相对而言比较枯燥无味的活动之一。”...计算机很快就会开始产生影响的一个领域是作曲领域，即谱写一首流行曲调或创作一个和弦进行（chord progression），丹嫩贝格说道。
在音乐行业中，传统的食物链是由：创造音乐的艺术家和音乐家，为其付出的音乐爱好者、音乐会观众，广告商，权利许可方和企业合作伙伴（如出版商、制片人、演艺经纪以及许多产业股份）等共同组成的。...互联网时代，大型科技公司和流媒体音频服务分得一块蛋糕，留给大多数艺术家的甚至是更少的蛋糕屑。现在是时候为整个行业创建一个健康的，可持续的，无摩擦的生态系统。...参与者之间的信任不是由如标签记录、流媒体服务或信用卡公司这样的强大中介机构建立的，而是由运行软件的设备共同协作建立的。 多伦多的工业摇滚乐队22hertz已经接受了区块链，创建了歌曲的加密散列。...该乐队的网上商店目前正在举办促销活动，如果歌迷直接用比特币支付，光盘和T恤可半价支付。歌迷也可以用比特币打赏乐队和免费下载歌曲。...各公司已经联手具有远见的音乐家为艺术家们制定一个公平和可持续的、同时可以把一首歌转化为商业、并满足音乐创作者和那些使人与之相互影响和可持续的音乐生态系统。
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