音乐|算法推歌20年：从Pandora、Spotify到QQ音乐、网易云音乐( 二 )
由于新歌的播放数据和用户评价都较少，协同过滤模型和自然语言处理模型难以起到很好的效果 。为此，Spotify在推荐系统中加入了音频分析模型 。其通过分析原始音轨文件来进行分类过滤，在卷积神经网络的帮助下，歌曲时间内的特征统计量（拍子记号、音调、调式、速度等）得以形象化，并被用来分析歌曲间本质上的相似性 。
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要实现对用户的个性化推荐，除了对内容的精准描述外，精准的用户画像也同样重要 。
2018年，Spotify申请的一项专利被视为其推荐系统2.0版本到来的标志 。据悉，这项专利是一项音频信号处理技术，能够对用户的语音内容和背景噪音进行处理，以得到用户的情绪状态数据 。再加上对年龄、性别、地区等传统数据的综合分析，Spotify将为用户提供更为精准的推荐内容，“把推荐技术提升到一个新的水平” 。
与Spotify和Pandora试图去深刻理解用户不同，刚刚上线的“Super Sonic”并没有在用户画像上下功夫——这款仅针对Plex付费用户推出的功能，只是为了推荐用户可能喜欢的歌曲 。“Super Sonic”将一首歌曲的“声音”从旋律、节拍等50多个维度进行分解，根据分析结果，歌曲们被放进了一个以歌曲特性为坐标轴的N维空间中，并用不同的点表示 。在N维空间中，两个点越接近，它们代表的歌曲就越“相似” 。
50维空间中的计算需要极大的计算量，这或许是在安装“Super Sonic”时需要耗费数小时甚至数天时间的原因 。
尽管运作系统十分庞大，但“Super Sonic”并未带来多少新意 。对歌曲本身进行分析，这与Spotify的音频分析模型的想法不谋而合；而通过寻找两个相近的“点”来召回歌曲，则是协同过滤模型中常用的求解思路 。
不过，与各位“前辈”相比，“Super Sonic”也有着自己的亮点——它完全摆脱了对元数据的依赖 。尽管Spotify的音频分析模型也只对歌曲本身进行分析，但最终被端上用户餐桌的，是由多个模型共同决定的内容 。直观来看，“Super Sonic”这种“不加以辨别”的推荐方式，意味着独立音乐人有更多被听见的可能，也给听众带来了更多新的探索 。
国内平台是怎么做算法推歌的？众所周知，用户对音乐的反馈越多，个性化推荐的内容越精准 。其实这是一种双向互动的过程——推荐系统学习到用户喜好，用户也借助算法工具实现了对自己潜在音乐喜好的探索 。
在这种推荐系统与用户的双向互动中，“标签”是推荐歌曲最重要的依据 。无论是Pandora“音乐基因组计划”还是Spotify的三种算法模型，核心目的都在于给一首歌曲贴上足量且准确的“标签” 。
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在标签的解读上，QQ音乐的推荐系统给出了一些新的思路：在标签系统中加入了视觉元素，从音视频和艺人的角度对歌曲进行拆解；流派方面，QQ音乐综合国情，开发出了诸多中国独有的“标签” 。例如例如通行的“电音”“说唱”等流派划分外，还加入了“国风”、“城市民谣”、“大众流行”等中国特有的“标签”，以照顾到不同受众的口味与感受 。
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