Recuerdo el sonido del botón de grabación en mi boombox de cassette. Esperé horas para grabar una nueva canción sin el outro de DJ.
Mis preciadas posesiones fueron mixtapes, canción curada por canción, y el descubrimiento de música fue una caza activa.
Significaba cavar en tiendas de discos, tomar prestados CD de amigos y arriesgarse en una banda sobre la que solo había leído en una revista.
Ese mundo se siente como una vida hace. Hoy, encontrar nueva música es tan simple como abrir una aplicación en su teléfono Android.
Así es como las características de IA de Spotify están facilitando la música de la música para millones.
AI DJ de Spotify reinventa la experiencia de radio
AI DJ es una estación de radio personalizada e interminable. Tocas un botón y la música comienza a reproducirse. Una voz que suena natural a veces corta con comentarios específicos para usted, no ID de estación genérica.
Podría decir algo como: “Veniendo a continuación, algunos hip-hop de 2010 en el que estabas en el que estabas el año pasado”, luego cola una canción que no has escuchado en mucho tiempo.
Presenta nuevos artistas en contexto, explica por qué eligió un bloque de canciones y se adapta si toca el botón DJ para cambiar el estado de ánimo.
AI DJ combina tres tecnologías. El motor de recomendación detrás de las características como Discover Weekly Drives The Core Song Selection.
Analiza sus hábitos de escucha, canciones les gustó y la hora del día para predecir qué tocar a continuación. También aprende de lo que juegas y salta para refinar sus elecciones.
La IA generativa impulsa el comentario. Spotify usa AI generativo para escribir el guión del DJ.
Convierte señales como “Aquí hay un bloque de rock de la década de 1990 que le gustará al usuario” en comentarios naturales y puede agregar hechos de artista o explicar los enlaces entre canciones.
La voz se basa en el jefe de asociaciones culturales de Spotify, Xavier “X” Jernigan. Spotify utilizado Tecnología Sonantic para modelar y sintetizar su voz.
Listas de reproducción de AI te permiten construir música a partir de indicaciones
Fuente: Lucas Gouveia/Android Police | Svetlana-81/Shutterstock
Las listas de reproducción de IA son una herramienta de co-creación. Puede usar la función para generar una lista de reproducción escribiendo un mensaje descriptivo en lugar de agregar canciones manualmente. Puedes ser muy específico.
Vaya más allá de los géneros y solicite indicaciones como “Canciones para un día lluvioso en una cafetería acogedora”, “Una lista de reproducción optimista para cocinar pasta” o “música que se siente como un personaje principal en una película independiente”.
También puede usar emojis, lugares o personajes de películas como indicaciones. Las listas de reproducción de IA se ejecutan en un modelo de lenguaje grande (LLM), la misma tecnología que impulsa el chatgpt.
Cuando escribe un aviso, el LLM interpreta conceptos, estados de ánimo y sus relaciones. Entiende que el ‘domingo lluvioso’ implica comodidad. ‘Pasta de cocción’ sugiere optimista pero no frenética.
‘Soulful’ apunta a rasgos musicales específicos y luego traduce este ambiente en parámetros musicales concretos, como etiquetas de género, rangos de tempo e instrumentación.
Por último, Spotify busca en su catálogo de canciones que coincidan con esos parámetros y los referen cruzados con su historial de escucha para adaptar la lista.
El motor Discovery de Spotify predice lo que le gusta con AI
Esta es la base de la experiencia de Spotify, la más visible en Discover Weekly and Daily Mixes. Cada lunes, Discover Weekly ofrece 30 pistas nuevas que predice que le gustará y no lo ha escuchado.
Las mezclas diarias son más familiares. Toman un género o estado de ánimo que te guste, se mezclan en artistas que conoces y agregan algunos hallazgos nuevos. Son los pilares confiables de la IA de Spotify.
Mi rutina del lunes por la mañana es simple. Tomo un café, abro Spotify y presiono el juego en Discover Weekly. No todas las semanas aterrizan, pero la tasa de aciertos es aceptable.
Es cómo encontré una banda indie australiana poco conocida y por qué disfruto Synth-pop, un género que había descartado.
El motor Discovery utiliza un sistema de dos partes.
El filtrado colaborativo es el modelo de recomendación de amigos. Spotify identifica a los usuarios con hábitos de escucha cerca de los suyos: sus gemelos musicales.
Encuentra canciones que tocan tus gemelos que no has escuchado y las recomienda. Si las personas con tu gusto aman una canción, es probable que tú también lo hagas.
El segundo sistema es el filtrado basado en el contenido con el modelo de ADN sónico. Aquí, la IA analiza el audio sin procesar.
Spotify divide cada canción en cientos de características, como tempo, clave, volumen y más, y luego encuentra otras canciones con un perfil similar.
Escuchar muchas pistas rápidas y de clave menor con guitarras distorsionadas superficies canciones con la misma huella digital, independientemente del artista o el género.
Cómo Spotify Mejora agrega canciones que se ajustan al ambiente de la lista de reproducción
La lista de reproducción de AI te ofrece nuevas listas de reproducción, mientras que MECHANE refina tus favoritos.
Ves un botón de mejora en la parte superior de las listas de reproducción personales. Enhanced agrega canciones recomendadas que coinciden con el ambiente existente.
Agrega una sugerencia después de cada dos de sus pistas, hasta 30 recomendaciones. Puede detectar estas selecciones, audicionarlas y agregar las que desee con un solo toque del icono “+”.
A diferencia de las herramientas de descubrimiento más amplias que utilizan su historial de escucha, MEVIDAN se centra en una sola lista de reproducción.
Es por eso que sus recomendaciones se sienten más precisas. No es adivinar lo que te gusta en general.
Spotify envuelto se ha convertido en una tradición anual
A principios de diciembre, los feeds sociales están llenos de infografías personalizadas. Esta es Spotify Wortped, una campaña anual que se ha convertido en un evento cultural.
Le da a cada usuario un resumen de escucha visual del 1 de enero a mediados de noviembre. Es una historia interactiva que muestra a sus cinco principales artistas, canciones, géneros, un total de minutos escuchados y otras estadísticas útiles.
Para mí, envuelto es lo más destacado de la temporada de vacaciones. Lo espero con ansias, y siempre hay sorpresas.
Como descubrir que me convertí en el mejor fanático de un artista, todo porque enojé una canción mil veces después de un desamor (Ouch).
La mejor parte son las historias de IG y los textos de amigos. Comparamos a los mejores artistas, nos reímos de nuestros placeres culpables más jugados y superponemos las superposiciones que no esperábamos.
En esencia, envuelto es un proyecto de análisis de datos impulsado por el aprendizaje automático.
A lo largo del año, Spotify registra cada interacción, como canciones transmitidas por más de 30 segundos, omitidos, listas de reproducción y artistas que siguen.
Esto crea un gran conjunto de datos para cada usuario. Cuando llega el límite de noviembre, los algoritmos de Spotify se ponen a trabajar.
Procesan y agregan miles de millones de puntos de datos para calcular estadísticas como el tiempo de escucha total y los principales artistas.
Los modelos de aprendizaje automático limpian los datos, por ejemplo, ignorando una pista que queda en repetición durante la noche, y los usuarios del segmento.
Finalmente, la aplicación convierte esos datos en una historia compartible.
AI está remodelando la experiencia de escucha musical
Spotify todavía tiene espacio para crecer si quiere ser el espacio de transmisión de música líder, pero sigue siendo mi plataforma de favor.
La asociación entre el gusto humano y la IA de Spotify marca una nueva frontera en el descubrimiento musical. La escucha basada en el estado de ánimo a través de listas de reproducción de AI y AI DJ está rompiendo límites de género rígidos.
Los oyentes están más abiertos a artistas de géneros que normalmente ignorarían si la música se ajusta a un ambiente como ‘Chill Morning’.
Y para los artistas, asegurar un lugar en una de estas listas de reproducción puede ser nada menos que un cambio de carrera.
