Deezer prueba un método basado en Inteligencia Artificial para determinar el estado de ánimo que provoca una canción

A la hora de escuchar música algunos servicios ofrecen opciones adaptadas al estado anímico del oyente. Normalmente se trata de listas en las que predomina un tipo de canción determinada. Pero son listas cerradas, cuyo catálogo aumenta o disminuye a base de añadir más pistas.

¿Y si la Inteligencia Artificial pudiera jugar un papel en esta ecuación? Eso es lo que han hecho desde Deezer, uno de los servicios más populares de audio en _streaming_. La Inteligencia Artificial estudia una canción en su conjunto para determinar el grado anímico que puede provocar en la persona.

Hasta ahora, a la hora de calificar y clasificar una canción se analizaba la letra o la instrumentación. Una análisis que a veces podía inducir a un error que este método, aseguran, puede evitar. La mayor precisión se debe a que para llegar a una conclusión basa su estudio en un mayor abanico de datos.

Para llegar a poder realizar el estudio se encargaron de entrenar a la IA, para lo cual insertaron señales de audio en una red neuronal, junto con modelos que reconstruyen los contextos lingüísticos de las palabras. El segundo paso consistió en hacer uso de la base de datos Million Song Dataset, la cual contiene etadatos para más de un millón de pistas. Relacionaron estas etiquetas con las canciones con términos como "tranquilo" o "triste". El resultado fue una base de datos de 18.644 que servirían para que la IA pudiese determinar el estado de ánimo.

De esta forma y gracias al análisis de letra y música, el sistema puede determinar con mayor exactitud la clasificación dentro de la que se puede englobar una canción. Y lo hace ofreciendo mejor resultado que los métodos hasta ahora usados en los que no participaba la Inteligencia Artificial.

Se trata de un método que podría llegar al usuario de forma que no sólo veríamos el orden tradicional en nuestras listas, sino que podría aparecer un apartado más referido al estado de ánimo por el cual podríamos ordenar las pistas de nuestra biblioteca.

Fuente | The Verge