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QQ音乐•单曲电台 – 发现可能打动你的好音乐

2014-7-29 16:49| 发布者: tianzc| 查看: 1153| 评论: 0

摘要: 腾讯创意本月推荐 创意的产生(why) 时代的大潮总是不出意外地将一批又一批您曾经耳熟能详的歌手淹没在茫茫人海中,时过境迁,又有几人还能轻松忆起自己曾经无比热爱和追捧的卡带中演奏的王菲的《过眼云烟》? ...

腾讯创意本月推荐

创意的产生(why)

  • 时代的大潮总是不出意外地将一批又一批您曾经耳熟能详的歌手淹没在茫茫人海中,时过境迁,又有几人还能轻松忆起自己曾经无比热爱和追捧的卡带中演奏的王菲的《过眼云烟》?
  • 海量选秀推送一批又一批成名或者不成名的歌手,唱着那些流行或者不流行的歌曲,春去秋来,又有几人能够想到去听在春哥夺冠的那年超级女声,笔笔在决赛中演唱的第二首歌是翻唱的谁家哪首曲目?
  • 当无数的歌手打了鸡血般地推出无数的歌曲的时候;
  • 当无数的音乐逐渐从黑胶,卡带,CD进化到在线音乐的时候;
  • 当在线音乐能够提供源源不断的歌曲供您轻松欣赏的时候;

  我们不禁地问,互联网时代的您,到底还会听歌么?是不是除了掰着手指头就能数清楚的那几个歌手,根本不知道哪个歌手的哪首歌自己可能也会称心? 是不是打开音乐软件,能想起来的来来回回也就那么几个人几首歌,不断的单曲循环,列表内循环?

  OK,QQ音乐·单曲电台就可以帮您在海量音乐中寻找属于您自己的那份惊喜!

创意的产品功能/使用场景介绍(what/where)

  QQ音乐近期先后在y.qq.com主页Mac QQ音乐以及iPhone QQ音乐上线了单曲电台产品。  

              


                                                 y.qq.com之单曲电台页面

  y.qq.com作为QQ音乐的web主页版本首先上线了“单曲电台”,当用户在单曲当前播放界面点击“单曲电台”绿色按钮,电台系统便会自动考量歌手特点,歌曲特征等诸多因素自动匹配出与当前歌曲听感相似的好歌,并创建出当前歌曲的专属电台!

      

                                               Mac版本之“单曲电台”启动页面    

 

Mac版本之“单曲电台”播放页面


  Mac
版QQ音乐作为高端大气上档次的产品自然会紧跟潮流的步伐,也快速上线了单曲电台产品,打开Mac QQ音乐界面左下角即可以通过点击“试试单曲电台”的广播按钮或者直接在播放列表中右键单击目标歌曲来开启当前歌曲的“单曲电台”,相似好歌列表立即在主界面为您呈现!

 

  总之,不管是在y.qq.com还是MacQQ音乐,当用户根据自己喜欢的单曲创建了单曲电台之后,即刻便可以轻松加愉快地享用由系统自动生成的相似歌曲“大餐”,在不经意间会发现原来TA喜欢的歌曲可以更多,原来还有那么多未曾耳闻的歌曲竟然也能满足自己的耳朵。

 

创新性描述(innovation)

  提到单曲电台,其中的“电台”二字可能会让您感觉似曾相似,但是QQ音乐·单曲电台并非传统意义上的由音乐编辑人工组织的歌单或者推荐系统基于收集用户听歌行为产生的推荐歌单。我们在国内互联网音乐行业首创使用基于歌曲本身的音频特征来无偏见、无差别地衡量歌曲之间的相似度,以音乐旋律作为主线串联起海量曲库中的每首歌曲,从而为用户带来真正听觉意义上的惊喜和认可。

 

实现方法 (How)

  音乐的声学物理特征,除了大家所熟知的节奏(快慢),音量(大小),调性(高低)等常见特征外,我们还采用了诸如MFCC系数,Energy能量,Pitch音高,Zero-Crossing过零率等更为客观的声学物理特征来对歌曲的音频特征进行量化。针对全音乐库中每首歌曲提取上述特征后组成音频特征向量,然后在相似歌手的所有歌曲中离线遍历计算歌曲之间的相似度值,最终得到歌曲之间的相似度值。

  看到这,细心的您可能注意到歌曲相似度的计算是复杂度相当高的工作,那全库歌曲两两计算一遍相似距离,这得需要很长时间才能完成吧?没错,咱们QQ音乐曲库规模一直在高速扩充,几百万的曲库中的歌曲如果两两进行音频特征向量的距离计算,显然计算复杂度让人无法直视。怎么办?其实呢,歌曲作为音乐人表达情感的方式其特征往往和演绎该音乐的歌手(艺人)有着很大的关系,所以我们可以把相似歌手演唱的所有歌曲作为一个曲库子集,仅在这个子集中计算歌曲之间的相似度从而大大降低了歌曲相似度的计算量。更重要的是我们根据大量实验数据发现,虽然这个优化可能会丢失很少部分非相似歌手演唱的但歌曲特征上讲仍然相似的歌曲,但是相对于计算复杂度的大幅减少来说性价比仍然是非常高的,可以说用10%的计算量即可以为用户发现90%以上的称心好歌,绝对算得上高效划算!

 

  单曲电台算法的整体流程图大致如下:

 

主创团队的背后(background):

  数字音乐部-音频基础开发组的ethanzhao(赵伟峰),liweizhang(张李伟),jonsonchen(陈剑锋)三位同学在进行音频特征提取来做歌曲分类的时候,逐步发现歌曲的声学物理特征可以用来准确地衡量歌曲之间的相似度,于是星星之火可以燎原,慢慢地,慢慢地,整个曲库的歌曲就被这样一个又一个声学物理特征串联了起来,形成了一张庞大的歌曲关系网,于是那些跳动的音符终于可以不再孤单徘徊。在这样的歌曲网络中,您只需打开其中任意一个结点,便可以在音乐的海洋中纵情徜徉。


  后来,高富帅产品经理totali(李靖)看到了音乐关系网的价值所在,帮助大家逐步细化需求,最终沉淀出了单曲电台这样的产品并推广到了QQ音乐的多个平台和终端,在各终端同学的紧急开发后,最终单曲电台得以顺利上线。用户可以通过单曲电台产品方便,快捷,愉快地跟着自己的内心的线索发现更多记不起,未谋面但却又称心如意的好歌。

产品的意义对未来的展望(for future)

  QQ音乐·单曲电台在国内首创以用户熟悉的单曲作为触发线索,帮助每个用户发现更多更可能喜欢的好音乐的方式。在上线以后就得到了用户的好评以及36Kr等知名科技博客的赞誉。即使放眼海外,该功能的同类产品也是寥寥无几,例如iTunes的Radio Station也没有摆脱愈发泛滥的基于长时间收集用户收听行为习惯后进行繁杂数据挖掘和推荐算法进行歌曲推送的怪圈!我们的单曲电台,作为电台类的小清新产品,另辟蹊径,能够帮助用户即刻、准确的享受到更多心水好歌,便是我们初创该产品的终极目标。


  未来的阶段,我们仍然会在音频特征领域不断摸索和创新,力求发现更多更为准确的音频特性用以衡量歌曲的相似度;我们也会在歌手相似度领域不断探索和求知,力求对歌手(艺人)的相似度能有更准确的把握,再过一段时间,QQ音乐·单曲电台定会带着更多的惊喜来回报用户的喜爱~


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