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Music-Circles: Can Music Be Represented With Numbers?
arXiv - CS - Human-Computer Interaction Pub Date : 2021-02-26 , DOI: arxiv-2102.13350 Seokgi Kim, Jihye Park, Kihong Seong, Namwoo Cho, Junho Min, Hwajung Hong
arXiv - CS - Human-Computer Interaction Pub Date : 2021-02-26 , DOI: arxiv-2102.13350 Seokgi Kim, Jihye Park, Kihong Seong, Namwoo Cho, Junho Min, Hwajung Hong
The world today is experiencing an abundance of music like no other time, and
attempts to group music into clusters have become increasingly prevalent.
Common standards for grouping music were songs, artists, and genres, with
artists or songs exploring similar genres of music seen as related. These
clustering attempts serve critical purposes for various stakeholders involved
in the music industry. For end users of music services, they may want to group
their music so that they can easily navigate inside their music library; for
music streaming platforms like Spotify, companies may want to establish a solid
dataset of related songs in order to successfully provide personalized music
recommendations and coherent playlists to their users. Due to increased
competition in the streaming market, platforms are trying their best to find
novel ways of learning similarities between audio to gain competitive
advantage. Our team, comprised of music lovers with different tastes, was
interested in the same issue, and created Music-Circles, an interactive
visualization of music from the Billboard. Music-Circles links audio feature
data offered by Spotify to popular songs to create unique vectors for each
song, and calculate similarities between these vectors to cluster them. Through
interacting with Music-Circles, users can gain understandings of audio
features, view characteristic trends in popular music, and find out which music
cluster they belong to.
中文翻译:
音乐圈:音乐可以用数字表示吗?
当今世界正经历着无与伦比的音乐盛宴,将音乐分组为乐团的尝试变得越来越普遍。将音乐分组的通用标准是歌曲,艺术家和流派,而探索类似音乐流派的艺术家或歌曲被视为相关。这些集群尝试为音乐行业中涉及的各个利益相关者提供了至关重要的目的。对于音乐服务的最终用户,他们可能希望对音乐进行分组,以便可以轻松地在音乐库中导航;对于Spotify之类的音乐流媒体平台,公司可能希望建立相关歌曲的可靠数据集,以便成功为其用户提供个性化的音乐推荐和连贯的播放列表。由于流媒体市场竞争加剧,平台都在努力寻找新颖的方法来学习音频之间的相似性,以获得竞争优势。我们的团队由不同口味的音乐爱好者组成,对同一问题感兴趣,并创建了Music-Circles,这是Billboard音乐的交互式可视化。音乐圈将Spotify提供的音频特征数据链接到流行歌曲,以为每首歌曲创建唯一的矢量,并计算这些矢量之间的相似度以将它们聚类。通过与Music-Circles进行交互,用户可以了解音频功能,查看流行音乐的特征趋势以及找出他们属于哪个音乐集群。广告牌中音乐的交互式可视化。Music-Circles将Spotify提供的音频特征数据链接到流行歌曲,以为每首歌曲创建唯一的矢量,并计算这些矢量之间的相似度以将它们聚类。通过与Music-Circles进行交互,用户可以了解音频功能,查看流行音乐的特征趋势以及找出他们属于哪个音乐集群。广告牌中音乐的交互式可视化。Music-Circles将Spotify提供的音频特征数据链接到流行歌曲,以为每首歌曲创建唯一的矢量,并计算这些矢量之间的相似度以将它们聚类。通过与Music-Circles进行交互,用户可以了解音频功能,查看流行音乐的特征趋势以及找出他们属于哪个音乐集群。
更新日期:2021-03-01
中文翻译:
音乐圈:音乐可以用数字表示吗?
当今世界正经历着无与伦比的音乐盛宴,将音乐分组为乐团的尝试变得越来越普遍。将音乐分组的通用标准是歌曲,艺术家和流派,而探索类似音乐流派的艺术家或歌曲被视为相关。这些集群尝试为音乐行业中涉及的各个利益相关者提供了至关重要的目的。对于音乐服务的最终用户,他们可能希望对音乐进行分组,以便可以轻松地在音乐库中导航;对于Spotify之类的音乐流媒体平台,公司可能希望建立相关歌曲的可靠数据集,以便成功为其用户提供个性化的音乐推荐和连贯的播放列表。由于流媒体市场竞争加剧,平台都在努力寻找新颖的方法来学习音频之间的相似性,以获得竞争优势。我们的团队由不同口味的音乐爱好者组成,对同一问题感兴趣,并创建了Music-Circles,这是Billboard音乐的交互式可视化。音乐圈将Spotify提供的音频特征数据链接到流行歌曲,以为每首歌曲创建唯一的矢量,并计算这些矢量之间的相似度以将它们聚类。通过与Music-Circles进行交互,用户可以了解音频功能,查看流行音乐的特征趋势以及找出他们属于哪个音乐集群。广告牌中音乐的交互式可视化。Music-Circles将Spotify提供的音频特征数据链接到流行歌曲,以为每首歌曲创建唯一的矢量,并计算这些矢量之间的相似度以将它们聚类。通过与Music-Circles进行交互,用户可以了解音频功能,查看流行音乐的特征趋势以及找出他们属于哪个音乐集群。广告牌中音乐的交互式可视化。Music-Circles将Spotify提供的音频特征数据链接到流行歌曲,以为每首歌曲创建唯一的矢量,并计算这些矢量之间的相似度以将它们聚类。通过与Music-Circles进行交互,用户可以了解音频功能,查看流行音乐的特征趋势以及找出他们属于哪个音乐集群。