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 Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Исследователи разобрались с тем, что происходит в организме пластикоядных гусениц при поедании и переваривании самого распространенного пластика. Оказалось, что для их здоровья это не проходит бесследно, но, похоже, есть способ помочь и гусеницам, и осуществляемому ими процессу разрушения искусственных полимеров.
Кража лошадей была серьезной проблемой для крестьянских хозяйств в Российской империи. Особенности этого явления, включающие жестокие уголовные наказания, крестьянский самосуд и межэтнические конфликты, выявили в ходе исследования юридических источников историки из МФТИ и РЭУ имени Г.В. Плеханова.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
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