В МТУСИ разрабатывают систему для автоматического создания персонализированных плейлистов

С увеличением объема информации в интернете пользователю сложно найти нужные данные, поэтому все больше набирают популярность системы рекомендаций товаров, видеозаписей, кинокартин и музыкальных файлов. Разработчики крупных компании тратят огромные деньги на разработку, доработку и настройку алгоритмов и иных сервисов по подбору предложений.

Нейросети эффективно применяются в разных областях, включая обработку изображений и анализ музыкальных предпочтений. Популярными становятся алгоритмы создания «умных плейлистов» с помощью искусственного интеллекта. Однако существующие сервисы не всегда могут удовлетворить все потребности пользователей, например, из-за ограничений доступа или неустойчивого интернет-соединения.

Над решением проблемы работают магистранты факультета РиТ Антон Шманев и Марина Михайлова под руководством доцента кафедры «Телевидение и звуковое вещание» МТУСИ Семена Литвина, которые разрабатывают рекомендательную систему для создания персонализированных плейлистов.

«Разрабатываемый алгоритм системы базируется на нейросети, использующей цепи Маркова, и адаптивно реагирует на изменения, вносимые пользователем в ходе прослушивания. В процессе принятия решения учитываются субъективные психоакустические критерии и психологический настрой слушателя. Анализ статистики помогает выявить общие тенденции, связанные с различными факторами, такими как возраст, пол, образование, профессия и место проживания слушателя. Частота переходов между композициями представляется вероятностью, по которой рекомендуются композиции и формируются плейлисты», — пояснил Антон Шманев.