Она отказалась от участия в шоу «Голос» в пользу выступления перед Королевой Испании в Мадриде. Встречайте — LOGIKA!
LOGIKA — сольный проект Ксении Логиновой. Ксения — певица, автор песен, искусствовед, педагог по вокалу высшей категории. Ее музыка — это поиски своей неповторимой индивидуальности. Возможно, поэтому, каждая песня создана совершенно с разным настроением.
Ксения сочиняла вокальные партии и тексты для EDM Ghost Production и многократно сотрудничала с крупным австралийским лейблом. Треки с ее участием были в ITunes еще до того, как это стало мейнстримом.
Певица отказалась от участия в шоу «Голос» в пользу выступления перед Королевой Испании в Мадриде. Правда, потом всё-таки приняла участие в 9-м сезоне «Голоса» и поцеловала Дмитрия Нагиева.
LOGIKA работает с крупными зарубежными лейблами: Enhanced Records, Beyourself Music. Артистка также является экспертом шоу "Победитель" на Первом Канале.
Участница одной из лучших кавер-групп России, по мнению Wedding Awards Russia. Выступала во многих крупных городах страны, а так же, на Мальдивах, в Испании, Германии и на Кипре.
Всем привет. Работаю ночью. Скучно. Слушаю музыку, но хочется, как раньше, чтобы был ведущий, рассказывающий про исполнителей, про их творчество. Но не разговорное, типа Маяк и т.д. Что-то вроде подкаста нонстоп. Стили, которые слушаю: металл во всех проявлениях, драм энд бейс, вокал транс, индастриал . Есть на смарте писирадио, но ничего не нахожу. Спасибо!❤️
Кажется, что рекомендательный движок музыкального сервиса - это черный ящик. Берет кучу данных на входе, выплевывает идеальную подборку лично для вас на выходе. В целом это и правда так, но что конкретно делают алгоритмы в недрах музыкальных рекомендаций? Разберем основные подходы и техники, иллюстрируя их конкретными примерами.
Начнем с того, что современные музыкальные сервисы не просто так называются стриминговыми. Одна из их ключевых способностей - это выдавать бесконечный поток (stream) треков. А значит, список рекомендаций должен пополняться новыми композициями и никогда не заканчиваться. Нет, безусловно, собственноручно найти свои любимые песни и слушать их тоже никто не запрещает. Но задача стримингов именно в том, чтобы помочь юзеру не потеряться среди миллионов треков. Ведь прослушать такое количество композиций самостоятельно просто физически нереально!
Так как они это делают?
Если ваши музыкальные алгоритмы не похожи на это, то даже не предлагайте мне скачивать приложение!
Чтобы сделать годную рекомендацию, сервису нужны три сита…
Первое сито - это так называемые рекомендации на основе знаний (knowledge-based). Это значит, что сервис аккумулирует всю доступную информацию об одном пользователе - что он слушает (например, каких артистов или жанр), как часто, что лайкает, что дослушивает, что проматывает дальше и т.д. Учитываются сотни или даже тысячи факторов. Разумеется, собираемые данные анонимны.
После этого сервис делает рекомендацию. Причем она может даваться безотносительно общих предметных знаний сервиса. Например, если мы видим, что Вася добавил в плейлист Metallica “Nothing Else Matters”, то с большой вероятностью ему понравится и “Unforgiven”. Для такого вывода нам не нужна дополнительная информация.
Помимо прочего, рекомендации на основе знаний помогают решить проблему “холодного старта” (это когда свеженький и тепленький юзер только-только зарегался), предлагая новому пользователю тот контент, который соответствует его требованиям с самого начала использования.
Второе сито - коллаборативная фильтрация. Пожалуй, это самый главный прием и краеугольный камень любого стриминга. Хотя коллаборативная фильтрация и может издалека походить на анализ предпочтений пользователей, на самом деле это совсем другая техника и технология - гораздо более продвинутая и математически точная.
Работает она на следующем допущении:
Пользователи, которые одинаково оценили какие-либо композиции в прошлом, склонны давать похожие оценки другим композициям в будущем.
Давайте разберем на примере, очень упрощенно:
Допустим, у Васи затерты до дыр треки:
Metallica “Nothing Else Matters”
Skrillex “Kyoto”
Scooter “How much is the fish?”
Валерий Леонтьев “Мой дельтаплан”
Какую закономерность можно выявить на основе этого набора? Да никакую. Просто мешанина из разных жанров, артистов и эпох.
Тем не менее, у сервиса также есть пользователь Петя, чей плейлист по удивительному совпадению похож на Васин, а именно:
Metallica “Nothing Else Matters”
Skrillex “Kyoto”
Dua Lipa “Swan Song’’
Валерий Леонтьев “Мой дельтаплан”
Все треки одинаковые, кроме одного. У Васи это Scooter, у Пети - Dua Lipa.
По логике коллаборативной фильтрации, есть вероятность, что если Вася и Петя “обменяются” этими песнями, то обоим понравится. Поэтому такие рекомендации и называются “коллаборативными” - пользователи как бы сотрудничают, обмениваясь предпочтениями друг с другом.
Коллаборативная фильтрация in a nutshell.
Понятное дело, что коллаборативная фильтрация работает не на двух пользователях, и даже не на двух тысячах. А вот на паре миллионов юзеров, у которых удается найти критическую массу одинаковых композиций - уже вполне. Также очевидно, что я привожу примеры карикатурно непохожих песен “из разных миров”. Я это делаю намеренно, чтобы подчеркнуть, что подход помогает делать рекомендации на основе данных, в которых, казалось бы, не за что зацепиться в поисках общего паттерна. Понятное дело, что в реальности между прослушанными и рекомендуемыми треками скорее всего будет больше схожести.
Так почему этот способ дает хороший результат, когда между наборами треков может не быть ничего общего?
Ну смотрите. Музыкальные предпочтения зависят от целого множества факторов - ваш вкус в целом, ваше настроение сегодня, работаете вы или же чиллите, болит ли у вас голова, с какой ноги вы сегодня встали, что конкретно на завтрак ели и многое-многое другое. Запихивать все эти переменные в строгое правило с четкими “если Х, то У” - дело неблагодарное. А вот если ИИ эмпирически прошерстит огромную выборку и найдет в ней похожие участки, то это совсем другое дело.
Здесь примерно та же логика, по которой если нейросетке скормить кучу картинок с котиками, а потом попросить её нарисовать котика, то она скорее всего изобразит туловище, к которому будут приделаны 4 лапы, хвост, шерсть и мордочка с усами и треугольными ушками. То есть нюансы изображения могут различаться, но основные свойства котика (назовем их “котиковость”) будут переданы. А значит, концептуально результат будет верный.
Так же и с рекомендациями в рамках коллаборативной фильтрации. Разве можно рационально объяснить, почему одна группа любителей Slipknot вдруг слушает песни Димы Билана (наверно, чтобы вкус перебить, такой себе имбирь между разными роллами), а другая группа - Леди Гагу? Вряд ли. Однако, если такие два паттерна существуют, то это значит, что слушающим Леди Гагу металлистам можно попробовать включить Билана, а их визави, наоборот, протолкнуть в поток Poker Face или Alejandro. Ведь точный эмпирический анализ большой выборки попадает в яблочко как минимум очень часто.
Наконец, третье сито, которое отлично дополняет первые два. Это рекомендации на основе контента (content-based). Здесь уже анализируется непосредственно сама композиция. Сервис берет песню, разбивает её на куски, отрезки или даже отдельные “квадраты”, после чего анализирует каждый отдельный элемент звука и ищет песни, технически похожие на анализируемую. Есть вероятность, что если Васе нравится песня Х с определенным звучанием и ритмом, то ему понравится и песня Y с похожими музыкальными свойствами.
Здесь есть важный нюанс. Звучание песни анализирует машина по каким-то техническим критериям, которые понятны ей, машине. А вот мы, люди, можем кайфовать от песни иррационально. Например, не только благодаря ритму мелодии, аранжировке или тембру голоса исполнителя, а еще и благодаря вайбу композиции, а то и символическому капиталу вокруг неё (например, если песня культовая или просто трендовая и модная-молодежная).
Поэтому, content-based рекомендации не всегда дают хороший эффект сами по себе, но служат отличным дополнением других способов фильтрации.
Также, такой способ - рабочий вариант для так называемых “холодных треков”. Это композиции, которые только-только выложили на стриминг. Допустим, новая песня известного исполнителя, либо же неизвестный трек совсем нового певца-ноунейма, которому тоже хочется славы. В таком случае плясать от самой композиции - полезное умение. Ведь трека еще нет в плейлистах тысяч и миллионов пользователей, а значит, порекомендовать его с помощью коллаборативной фильтрации или через knowledge-based вряд ли получится.
Резюмирую принципы рекомендательных движков музыкальных стримингов с помощью классического мема.
Итак, мы разобрали три основных техники, с помощью которых стриминги рекомендуют звуковой контент нашим ушкам. Разумеется, современные продвинутые сервисы обычно используют их все (получаются “гибридные рекомендации”), прикручивая к каждому из них свои авторские фишки.
Как конкретно это работает. Разбираю на примере гибридного подхода Яндекс Музыки
Теперь предлагаю показать на практике, как конкретно описанные выше техники работают. Для иллюстрации я буду использовать пример Яндекс Музыки. Потому что сам давно пользуюсь этим сервисом (думаю, уже лет 10), а также по той причине, что недавно у них прошло большое обновление алгоритма, которое внесло важные изменения в механизм рекомендаций. Ну и еще потому что всегда приятнее разбирать глобальные лучшие практики на отечественном сервисе, который в полной мере им соответствует.
Итак:
Базово рекомендательный движок Яндекс Музыки реализован через Мою волну, которая появилась на главной странице сервиса пару-тройку лет назад. По умолчанию этот поток сбалансированный - это значит, что он комбинирует любимые и привычные треки (которые пользователь и так активно слушает) с новыми композициями, причем в комфортной пропорции. По своему опыту скажу, что микс между добавленными и новыми треками по умолчанию примерно 50:50. При этом 30-40% новых я лайкаю, чтобы сохранить к себе. За счет этого алгоритм дообучается и адаптируется.
Однако Мою волну можно дополнительно кастомизировать через настройки. Нажимаем кнопку под плеером и проваливаемся вот в такое меню.
Как видим, параметров кастомизации вроде бы немного, но при этом изменения могут быть весьма существенными. К тому же, из скриншота видно, что настройки потока можно включать и отключать в разных комбинациях. Используя свои знания наивысшей математики, я перемножил 5 (Занятия) на 3 (Характер) на 4 (Настроение) и на 3 (Языки) и получил примерно 180. Ну ладно, пришлось использовать калькулятор, подловили…
Так что, внутри одной Моей волны на самом деле сидят очень много разных Моих волн.
Остановимся детальнее на настройке под названием “Характер”. Можно попросить движок делать больше акцента на моих залайканных треках (“Любимое”), или же наоборот чуть абстрагироваться от знаний о пользователе и поддаться общим трендам (“Популярное”).
Но поскольку статья все же о рекомендательном функционале, то остановимся подробнее на настройке “Незнакомое”. Ведь именно глядя на способность подбирать релевантные треки из всего внешнего многообразия можно оценить движок. Итак, если включить “Незнакомое”, то алгоритм сделает серьезный крен в сторону ранее незнакомых композиций.
Кстати, недавнее обновление касалось именно этой настройки. “Незнакомое” получила новый ранжирующий алгоритм, благодаря чему стала более смело предлагать новые композиции, которые, тем не менее, должны соответствовать музыкальным вкусам пользователя.
С обновленной настройкой юзер получает новый аудиоконтент, при этом не ощущая особенно сильных скачков и перепадов. То есть, даже если алгоритм решит выйти за пределы рекомендационного пузыря, дабы расширить музыкальные горизонты пользователя, то он все равно будет оставаться в рамках его предпочтений и смежных жанров. Проще говоря, несмотря на экспериментирование, подбрасывание неактуальной музыки будет сведено к минимуму.
Уважаемые газеты пишут, что теперь пользователи сервиса добавляют к себе в “Коллекцию” примерно на 20% больше новых треков. Для артистов (в том числе молодых и начинающих) это тоже важный ништяк, поскольку повышается вероятность, что их творчество распространится и взлетит среди новой аудитории.
Так вот, для поиска этих самых новых композиций сервис как раз и применяет гибридный подход, объединяющий коллаборативную фильтрацию, анализ контента и фильтрацию на основе знаний о пользователе. Поговорим о нем детальнее.
Начнем с пользователя
Для начала, машина кушает все “долгосрочные” (очень условно их так назову, дорогие технари, не ругайтесь) данные о пользователе. Какие жанры и исполнителей он указывал как любимых, когда регистрировался? Что у него лежит в плейлисте? Что там лежит давно, а что недавно? Что удалялось? Что из лежащего давно он слушает регулярно или иногда, а что лежит мертвым балластом? И еще 100500 факторов и паттернов.
На эти “долгосрочные” знания о юзере накладываются конкретные действия.
Например, обычно Вася слушает треки в одной последовательности, а вчера решил включить в другой. Алгоритм тоже это примет к сведению. Возможно, учтет сразу, а, может быть, посмотрит на динамику последовательности при парочке ближайших использований (кто ж знает, как эта “черная коробка” решит там у себя внутри).
Не забываем, что алгоритмом все-таки заведует продвинутая ML-моделька, которая любит сама себя дообучать и всячески развивать. Так что, хотя человеки и знают принципы её мироустройства, точно предсказать результаты из “черного ящика” решительно нельзя.
Разумеется, движок учитывает, дослушал ли песню наш лирический герой, смахнул её или вовсе влепил ей лайк.
Далее - анализ контента
Вторая составляющая годной рекомендации - это анализ самой композиции. Для этого сервис преобразует трек в специальный формат - цифровой аудиовектор.
Для этого сервис разворачивает трек во времени и раскладывает его на частотные диапазоны, получая спектрограмму. Она передается специальной аудиомодели с нейросетью-энкодером, которая сворачивает спектрограмму в аудиовектор, или аудиоэмбеддинг (это когда сервис прячет в аудиофайле специальные метки - о песне, исполнителе, жанре и т.д.).
У похожих по звучанию треков такие векторы расположены близко друг к другу в многомерном векторном пространстве. У разных треков, соответственно, наоборот.
За счет таких манипуляций алгоритм может разложить трек буквально на атомы, чтобы потом сравнить каждую “элементарную музыкальную частицу” с аналогичными частицами других композиций.
Алгоритм сервиса преобразует трек в аудиовектор, расщепляя его на мельчайшие музыкальные элементы, чтобы проанализировать каждый из них. Вижу так.
Этот прием дополнительно повышает точность рекомендаций.
Наконец, коллаборативная фильтрация
Залезть в глубинные сущности этой техники конкретного сервиса непросто. Но каждый уважающий себя продвинутый стриминг старается довести эту технологию до высокого уровня.
За основу берется принцип, который я описал в первой части статьи. Но реализуется он, само собой, на предпочтениях миллионов слушателей. Алгоритм анализирует обезличенные данные массы пользователей, после чего прогнозирует музыкальные интересы конкретного человека, добиваясь максимально точных попаданий. В основе всего этого движа лежит матрица взаимодействия, составленная из различных оценок пользователей. Если упрощенно, то это такая табличка (ооочень большая), где отображаются все взаимодействия юзера с сервисом. Потом с матрицей работают алгоритмы машинного обучения - они уже обрабатывают данные и передают их в обобщенную модель, которая и отвечает за рекомендации.
Три типа фильтрации в итоге объединяются в единый machine-learning алгоритм под названием CatBoost, который уже генерирует для каждого юзера персональную последовательность треков с учетом множества вышеописанных факторов.
В итоге в алгоритмическом магическом котле заваривается тот самый вуншпунш, который мы готовы потреблять ушами в течение часов и дней, поддерживая свой энергичный рабочий настрой, умиротворенный расслабленный вайб либо же вызывая внезапный эмоциональный порыв. Подчеркнуть нужное в зависимости от ваших текущих целей, настроения и самочувствия.
Теперь вы знаете чуть больше про рекомендательные системы стриминга, особенно музыкального. Надеюсь, было интересно и полезно. Есть что добавить или с чем поспорить? Пишите в комменты.
Если вам понравилось, то подписывайтесь на мои тг-каналы. На основном канале - Дизрапторе - я простым человечьим языком и с юмором разбираю разные интересные штуки из мира бизнеса, инноваций и технологических новшеств (а еще анонсирую все свои статьи, чтобы вы ничего не пропустили). А на втором канале под названием Фичизм я регулярно пишу про новые фичи и инновационные решения самых крутых компаний и стартапов.
Взять с собой побольше вкусняшек, запасное колесо и знак аварийной остановки. А что сделать еще — посмотрите в нашем чек-листе. Бонусом — маршруты для отдыха, которые можно проехать даже в плохую погоду.
НейросетьRiff позволяет генерировать музыку в формате HD, которые потом можно использовать на YouTube, Tik Tok, подкастах и другое. Достаточно просто описать, для чего нужна музыка и выбрать длительность. Если творческий кризис настолько одалел, что даже не описать, чего хочется, есть аудио для вдохновения и можно добавить видео - за это снимут 5 кредитов.
Бесплатно доступно:
10 бесплатных риффов в месяц
15 секунд создания HD-музыки
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.
Его изящный и пронзительный поп вызывает ассоциации с творчеством таких гигантов музыки, как James Blake и Jessie Ware. Он ездил в турне с Ваней Дмитриенко и пел на одной сцене с Мариам Мерабовой. Встречайте — I.L.Y.A.!
I.L.Y.A. – автор-исполнитель, создающий качественную небанальную поп-музыку с текстами в жанрах neo-soul, dream-pop и indie. Его песни о чувствах, о людях, о Космосе, ведь каждый из нас – это целая Вселенная.
Певец является резидентом проекта «Квартирник FM». Участвовал в фестивале «Таврида.Арт», а также проходил кастинги в проекты «Голос», «Ну-ка все вместе», «Залетай в тренды» и прошёл в финал конкурса «Муззавод». Рецензии на треки артиста выходили на порталe Musecube и в региональных новостях. Треки «Буду», «Ночной поезд» и «Рассвет» были включены в редакторские плейлисты на Яндекс Музыка и Звук.
Она была на Евровидении и горит, как пламя Дракона. Автор песен в жанре поп с элементами R&B, Soul, Funk и даже хип-хопа, певица — MARY Di в новом выпуске подкаста MuzПятница!
MARY Di — победительница фестиваля «Рэп Селфи» 2023 (совместно с рэп-исполнителем DePONY заняли первое место). Финалистка конкурса Усадьба Джаз в Сочи. В 2021 году одна из песен, музыку к которой написала MARY Di, прошла в полуфинал национального отбора на Евровидение.
Для артистки важно наполнять свои песни личными историями, вплетая их во вкусные рифмы и стильные мелодии. За прошедший год MARY Di организовала и сыграла 2 успешных сольных концерта с живым музыкальным составом. Певица работает c лучшими аранжировщиками России и Европы. Готовит к выпуску свой первый альбом.
MARY рассказала нам о Евровидении, начале творческого пути, первом сольном концерте, хейтерах, коллаборациях с рэперами, заработке в кавер-группах, любимых исполнителях: Depeche Mode, Rihanna, Cardi B. О чем еще рассказала MARY Di, слушайте в подкасте MuzПятница.
Близится Новый Год и праздничное настроение уже в каждом из нас!
Его увлечение музыкой началось с банального спора в школе. Артист, для которого важна каждая деталь в образе, звучании, подаче. Перфекционист по натуре, который стремится к идеалу во всём. Встречайте — BELOGAI!
BELOGAI – артист с трендовым звучанием альт-попа, показывающий, что в России можно делать музыку вне времени, задавая свой собственный тренд на качественное шоу мирового уровня. Уже в начале своей карьеры он сумел достичь внушительных результатов, о чем говорят яркие факты его биографии: - Дебютный релиз «Можно всё» был размещён в 5 редакторских плейлистах VK Музыка, а также прозвучал в сериале «Трудные подростки»; - Дуэты с Клавой Кокой (2021 г.) и певицей МакSим (2022 г.) на аудиторию 50 тыс. зрителей; - Участие в шоу «Залетай в тренды», где стремительно вызвал интерес жюри и зрителей уникальным звучанием и яркой подачей на сцене; - Выступление в шоу «Ночной контакт» с авторским материалом в качестве приглашённого гостя; - Исполнение трека «ромашки» в сериале «Лето в городе»; - Финалист проекта «Музыкастинг 6.0»
Сцена — его кредо. BELOGAI создаёт зрелищное и стильное шоу нового уровня. С помощью запоминающихся бытовых образов и подростковой романтики, артист доносит своё сообщение до широкой аудитории и говорит о вечных темах, возвращая слушателя в те самые моменты юной и безграничной подростковой любви, сталкивающейся с реальностью этого мира.
Кто-то активно ищет свою половинку, кто-то уже нашел, а кто-то прекрасно проводит время в одиночестве и полностью отдается карьере.
Ради своей мечты, он готов сказать девушкам – нет!
Тот самый, харизматичный певец, с тонким и нежным тембром голоса, который влюбляет в себя и своё творчество. Встречайте – Ваня Лейн в новом выпуске подкаста MuzПятница!
Ваня Лейн – российский поп-исполнитель. Каждый его трек, это частичка боли, через которую Ваня прошел сам – личная жизнь и запутанный творческий путь. Голос, характер, энергетика сводят с ума. Он словно перевоплощается в образ и именно поэтому, все свои композиции Ваня проживает очень эмоционально. Ваня Лейн борец и воин, который самостоятельно строит свою карьеру и идёт до конца, несмотря на все сложности и преграды.
Ваня рассказал нам о своем детстве и родителях, актерском образовании и съемках в сериалах, работе ведущим, неудачных отношениях и долгой депрессии, важности команды в карьере артиста, любимых группах "Keane" и "Иванушки International". О чем еще рассказал Ваня Лейн, слушайте в подкасте MuzПятница.