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L'intelligence artificielle pourrait un jour balayer les vidéos musicales que nous regardons pour proposer des options de découverte prédictive de la musique basées sur les émotions de l'interprète. Ce qui signifie que A.I. pourra bientôt reconnaître le visage triste de Bono et vous servir plus Bono mopey, ou peut-être quelque chose de plus souriant.
La technologie nécessaire pour le faire n’est pas encore au point, mais Diane Rasmussen Pennington, chargée de cours à l’Université de Strathclyde à Glasgow, en Écosse, a mené une recherche sur 150 vidéos réalisées par des fans de U2 et enregistré des signaux émotionnels non textuels pour démontrer les traits du visage. et les objets pourraient être plus utiles pour les logiciels futurs.
"Divulgation complète, U2 est mon groupe préféré depuis longtemps", a déclaré Pennington. Inverse, ajoutant qu’il existait de nombreuses autres raisons d’utiliser les vidéos du groupe comme terrain d’essai. «Objectivement, à partir de la lecture que j’ai faite et pas seulement de ma perception de fan, les gens qui aiment la musique de U2 trouvent que c’est une expérience très émouvante quand ils l’écoutent, peut-être plus que d’autres groupes. … Il y a quelque chose de presque très spirituel pour les fans du groupe. ”
Pennington a choisi de se concentrer sur un seul morceau de U2, "Song For Someone", extrait du disque controversé du groupe en 2014 Chansons d'Innocence, qui est assis dans une tonne d’iTunes des gens, qu’il le veuille ou non. Les vidéos comprenaient des diaporamas de fans soutenus par la musique du groupe, des tutoriels sur la manière de jouer la chanson et, bien sûr, des reprises. Elle a classé les expressions faciales des interprètes ainsi que les souvenirs des fans, notamment des t-shirts, des affiches de concert et des lunettes de soleil inspirées de Bono.
Pennington dit le A.I. Les logiciels identifient de mieux en mieux différentes textures et objets circulaires sur les photos et les vidéos, mais espèrent que ses recherches pourront constituer un petit tremplin pour identifier le sens émotionnel qui se cache derrière ces objets.
Facebook a indiqué qu'il voulait créer A.I. c’est «plus perspicace que les gens» afin de mieux servir le contenu et les annonces en fonction de repères visuels tirés de vidéos et de photos partagées sur la plate-forme. Twitter teste déjà sa technologie Cortex similaire, qui vise à identifier intelligemment les objets dans les flux Periscope en direct afin de mieux recommander les événements de streaming vidéo en direct.
Les mêmes concepts pourraient certainement s'appliquer aux guerres de musique en continu. Parmi les principales plates-formes de streaming musical, il est de la course de développer le meilleur logiciel de découverte prédictive. Apple Music utilise des conservateurs humains pour créer des listes de lecture afin de compenser le manque de cohérence des programmes algorithmiques utilisés par ses concurrents, Spotify et Google.
En fin de compte, des technologues comme le président exécutif d’Alphabet et fondateur de Google, Eric Schmidt, prédisent que les consommateurs du futur s’appuieront sur des logiciels pour leur proposer des options de découverte de la musique.
Spotify et Apple Music ont tendance à faire des déclarations audacieuses au sujet de leur nombre d'abonnés mensuels, mais pour l'instant, le roi, c'est YouTube, avec plus d'un milliard d'utilisateurs mensuels, qui domine le paysage de la musique en streaming.
YouTube Red et l’application YouTube Music permettent de proposer de nouvelles options de découverte de la musique, mais ils sont ralentis par l’incapacité d’identifier ce qui est lu à l’écran. Certes, Google sait quelles vidéos vous avez approuvées, visionnées 50 fois de suite, partagées sur les réseaux sociaux et commentées, mais il n’a pas les indices visuels pour le dire.
Le public peut également générer des résultats de recherche basés sur le sentiment émotionnel qui sous-tend les chansons et leurs interprètes. Par exemple, une recherche effectuée aujourd'hui sur «Bad Day» peut faire apparaître le single de Daniel Powter, mais à l'avenir, il pourrait être utile de servir cette vidéo musicale à des artistes plus sur mesure évoquant simplement l'émotion de passer une mauvaise journée et pas spécifiquement cette chanson.. Il convient également de noter que les résultats de recherche de YouTube sont actuellement largement basés sur les vues, tandis que les préférences, les partages et les commentaires affectent plus directement les artistes suggérés sur le site de bureau ou la sélection de liste de lecture dans l'application YouTube Music.
Les recherches de Pennington pourraient constituer un pas en avant non seulement pour identifier ce qui est sur nos écrans, mais également pour expliquer pourquoi des groupes tels que U2 suscitent une telle réaction émotionnelle.
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