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 Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Объединить конфликтующие свойства помогли квазичастицы со специфическим зарядом. Если удастся подтвердить предложенную теорию экспериментом, то перед нами — новый тип квантовых материалов.
Группа исследователей опровергла классическую теорию о случайности вымирания видов на примере морских хищников. Анализ эволюции акул и скатов за последние 145 миллионов лет показал, что риск исчезновения вида напрямую зависит от времени его существования: «новички» погибают гораздо чаще, чем эволюционные долгожители. Кроме того, ученые установили, что знаменитый астероид, погубивший динозавров, нанес океану не такой сильный удар, как последующее изменение климата.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.
Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
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