Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В МТУСИ разработали систему для автоматического создания персонализированных плейлистов
Предложенный специалистами МТУСИ алгоритм работы, основанный на прямом взаимодействии с обучаемой системой, способен удовлетворить большую часть потребностей среднестатистического слушателя в подборе музыки. Разрабатываемая система с базовой схемой алгоритма обладает большим потенциалом и гибкостью для масштабируемых рекомендательных систем и может применяться на различных вычислительных устройствах.
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.
Помимо рекомендаций по выбору композиций из списка, когда-то ранее уже прослушанных пользователем, алгоритм предлагает новые дополнительные треки из состава малопрослушиваемых до этого. Алгоритм использует построение «пути или цепи», где персептроны определяют, на что пользователь ориентируется в выборе музыки в данный момент, предлагая композиции в соответствии с оцененной вероятностью прослушивания.
Ключевым отличием разрабатываемой системы от имеющихся является оперирование с фонотекой аудиозаписей пользователя без постоянного выхода в интернет, что дает возможность слушателю использовать высококачественные и редкие аудиоматериалы своей фонотеки.
При разработке алгоритма учтены обновление правил генерации плейлистов в зависимости от отзывов пользователей и его прошлой активности, что позволяет улучшить процесс подбора фонограмм и предоставить персонализированный плейлист, соответствующий вкусам и предпочтениям пользователя.
Предложенный алгоритм работы, основанный на прямом взаимодействии с обучаемой системой, способен удовлетворить большую часть потребностей среднестатистического слушателя в подборе музыки. Разрабатываемая система с базовой схемой алгоритма обладает большим потенциалом и гибкостью для масштабируемых рекомендательных систем и может применяться на различных вычислительных устройствах.
В перспективе разрабатываемая система может быть расширена до работы с многоканальными аудиосигналами. Разработчики в дальнейшем планируют дополнить вектор типовых параметров фонограмм параметрами огибающей сигнала ADSR и параметром, характеризующим внутреннюю ритмическую структуры сигнала, что позволит более точно прогнозировать музыкальные предпочтения слушателя.
Telegram 
Дзен 
VK Сотрудники кафедры физики твердого тела и наносистем НИЯУ МИФИ кандидат физико-математических наук, доцент Андрей Красавин и кандидат физико-математических наук Вячеслав Неверов нашли новый способ обнаружения (детектирования) квазичастиц, который может помочь разработке квантовых компьютеров. Ученые теоретически доказали, что добавление немагнитных примесей в сверхпроводник не мешает, а, наоборот, помогает обнаружить эти квазичастицы.
Пройдя перигелий 30 октября 2025 года — ближайшую к Солнцу точку на своей траектории, — 3I/ATLAS буквально взорвалась активностью: объект выбросил мощные потоки воды, монооксида углерода (СО), углекислого газа (СО₂) и органических молекул, превратившись в полноценную комету. Наблюдения с помощью космической обсерватории SPHEREx впервые позволили увидеть, как вещество из другой звездной системы начинает полностью испаряться под Солнцем, раскрывая свой изначальный химический состав.
Ученые из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно