Spotify पर अपने पसंद किए गए गानों को मिलते-जुलते गानों की प्लेलिस्ट में शामिल करें

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कुछ हफ्ते पहले मैं एक दिलचस्प लेख के साथ आया था जिसका शीर्षक ए म्यूजिक टेस्ट एनालिसिस यूजिंग स्पॉटिफाई एपीआई और पायथन था। इस लेख में, एक लेखक न केवल उसकी बल्कि एक मंगेतर की पसंद का विश्लेषण करने की कोशिश करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि इस बारे में डेटा का क्या कहना है। इस प्रकार, वह संगीत सुविधाओं के संदर्भ में दो अलग-अलग प्रोफाइल की तुलना करता है, जो Spotify के एपीआई द्वारा एक साथ प्रदान किए जाते हैं। इसे पढ़ते समय, मैं न केवल अपनी पसंद का विश्लेषण करने के लिए बल्कि अपने Spotify डेटा के साथ खेलने के लिए भी उत्सुक था। इसलिए, मैं Spotify पर अपने सहेजे गए गीतों को अलग-अलग प्लेलिस्ट में क्लस्टर करना चाहता था जो कि उन्हें सुनते समय मेरे पास एक विशिष्ट मूड का प्रतिनिधित्व करेंगे।

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इसलिए अपने कार्य को पूरा करने के लिए मैंने अपने लक्ष्य को कुछ अलग-अलग कार्यों में विभाजित किया:

  • डेटा प्राप्त करें
  • क्लस्टरिंग मॉडल बनाएं
  • एक उपयुक्त क्लासिफायरियर का पता लगाएं और प्राप्त डेटा पर प्रशिक्षित करें
  • मेरे गीतों को वर्गीकृत करें और उन्हें प्लेलिस्ट में अलग करें
  • सिफारिशों को वर्गीकृत करें

प्रारंभ में, यह उल्लेखनीय है कि इसी तरह ट्विटर, स्लैक और फेसबुक स्पॉटिफी डेवलपर्स के लिए अपने संगीत डेटाबेस का पता लगाने और हमारी सुनने की आदतों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एक एपीआई प्रदान करता है। यह सुविधाओं की एक विशाल विविधता प्रदान करता है; हालाँकि, मैंने एक गीत का वर्णन करने वाली 8 विशेषताओं का उपयोग किया है।



  • ध्वनिकता मूल्य : वर्णन करता है कि एक गीत कितना ध्वनिक है।
  • नृत्य क्षमता मूल्य: वर्णन करता है कि ताल, ताल स्थिरता, धड़कन की ताकत और समग्र नियमितता सहित संगीत तत्वों के संयोजन के आधार पर नृत्य के लिए एक ट्रैक कितना उपयुक्त है। इस प्रकार, मैंने टेम्पो का उपयोग नहीं करने का निर्णय लिया क्योंकि मेरा मानना ​​है कि यह सुविधा उन्हीं से ली गई थी .
  • जीवंतता मूल्य: _ इस संभावना का वर्णन करता है कि गाना लाइव ऑडियंस के साथ रिकॉर्ड किया गया था।_
  • ऊर्जा मूल्य: तीव्रता और गतिविधि के एक अवधारणात्मक माप का प्रतिनिधित्व करता है। आमतौर पर, ऊर्जावान ट्रैक तेज, तेज और शोर महसूस करते हैं .
  • वाद्य यंत्र मूल्य: भविष्यवाणी करता है कि क्या किसी ट्रैक में कोई स्वर नहीं है। इस संदर्भ में ऊह और आह ध्वनियों को सहायक माना जाता है। रैप या बोले गए शब्द ट्रैक स्पष्ट रूप से मुखर हैं। इंस्ट्रुमेंटलनेस वैल्यू 1.0 के जितना करीब होगी, ट्रैक में कोई वोकल कंटेंट नहीं होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।
  • लाउडनेस मान: दिखाता है कि संगीत कितना लाउड है।
  • वाक्पटुता मूल्य: _ एक ट्रैक में बोले गए शब्दों की उपस्थिति का पता लगाता है।_

** प्रदान की गई विभिन्न सुविधाओं के बारे में अधिक जानकारी के लिए: ** ट्रैक के लिए ऑडियो सुविधाएं प्राप्त करें | डेवलपर्स के लिए Spotify

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Spotify पर अपने पसंद किए गए गानों को मिलते-जुलते गानों की प्लेलिस्ट में शामिल करें

ऑडियो सुविधाओं की खोज करना, मूड में वर्गीकृत करना और मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का निर्माण करना। इस लेख में, एक लेखक न केवल उसकी बल्कि एक मंगेतर की पसंद का विश्लेषण करने की कोशिश करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि इस बारे में डेटा का क्या कहना है।

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