Ученые смогли предсказать, попадет ли новая песня в хит-парады. Для этого они «прогнали» через алгоритм машинного обучения полмиллиона композиций и научили его автоматически извлекать такие параметры, как настроение, тембр, степень «танцевальности» и другие, передает Индикатор.
Разобрав композицию на составляющие, алгоритм сравнивал ее с теми песнями, что уже попадали в хит-парады.
Исследование опубликовано в журнале Royal Society Open Science.
В хит-парады, такие как U.K. Top 100 Singles Chart (100 лучших синглов Великобритании), попадает лишь малая доля песен. Подобные списки обычно создаются на основе анализа продаж физических дисков, платных загрузок и онлайн-сервисахс потоковым аудио.
Исследователи решили обучить компьютер различать успешные с этой точки зрения песни от неудачных. Для этого они воспользовались базой данных AcousticBrainz, в которой содержится около полумиллиона треков, официально изданных в Великобритании с 1985 по 2015 годы. Для песен в этой базе уже вычислены основные звуковые характеристики, такие как темп и преобладающие частоты. Авторы новой работы применили методы машинного обучения для того, чтобы измерить более сложные параметры, такие как танцевальность, тембр и настроение (радостная, расслабленная и так далее).
Также удалось обнаружить существенные различия между попадавшими в хит-парад песнями и аутсайдерами. В частности, популярные песни чаще оказываются более радостными и подходящими для вечеринок. Отдельно авторы исследования пишут про то, что можно предсказать и успех новой песни, лидеров последних нескольких лет алгоритм предсказал с точностью 74%.
