Ứng dụng AI trong việc dự đoán ca khúc "hit" trên thị trường nhạc Việt

Ảnh internet

Trên thực tế, ứng dụng AI trong lĩnh vực âm nhạc không phải là mới. Trí tuệ nhân tạo từ lâu đã được đưa vào hệ thống gợi ý nhạc cá nhân hóa (Recommender Systems), tự động nhận diện và phân loại nhạc… Trên thế giới, AI còn được nghiên cứu, tích hợp vào lĩnh vực sáng tạo để có thể tự sáng tác nhạc. Riêng mô hình dự đoán bài hát hit trên bảng xếp hạng được đánh giá là rất mới đối với cộng đồng AI Việt.

Ảnh internet

Với đề bài Hit Song Prediction, các đội thi được cung cấp tập dữ liệu huấn luyện khoảng 9 nghìn bài hát từ kho nhạc Zing MP3 giai đoạn giữa năm 2017 đến năm 2018. Dựa trên thứ hạng của các bài hát này trong thời gian sáu tháng tính từ thời điểm đăng tải, các đội thi sẽ xây dựng một mô hình AI, mô hình này sẽ "học" đặc điểm của các bài hát đứng cao hoặc thấp trên bảng xếp hạng. Từ đó, giải pháp AI trên sẽ dự đoán thứ hạng của một tập hơn 1 nghìn bài hát dựa trên nội dung và các thông tin được cho sẵn gồm tên bài hát, ca sĩ, nhạc sĩ, ngày đăng tải.

Ông Trần Công Thiên Qui, một trong những thành viên chủ chốt của Zalo AI Lab, đồng thời là tác giả của đề thi này cho biết: "Điểm khó nhất của bài toán này là không có hết toàn bộ thông tin để đánh giá chính xác độ hot của một bài hát, ví dụ như bài hát có gắn với sự kiện, phim hay chiến dịch nào không. Nên việc dự đoán chính xác không hề dễ dàng. Tuy nhiên, đội thi đang tạm đứng đầu leaderboard có kết quả sai số là 1.7367, mức chênh lệch khá thấp. Nếu có nhiều dữ liệu hơn thì mô hình này có tiềm năng ứng dụng được trong thực tế".

Ảnh internet

Với sự bùng nổ mạnh mẽ của hệ thống nhạc số và sự cởi mở của thị trường âm nhạc Việt Nam hiện nay, mô hình AI dự đoán được sự thành công của bài hát trước khi tung ra thị trường (tức có thành "hit" hay không) có thể tạo nên sự thay đổi lớn.

Đối với nhạc sĩ, ca sĩ, những người làm nhạc nói chung, mô hình này sẽ giúp họ phân tích và dự đoán mức độ thành công của sản phẩm âm nhạc mới. Dựa vào con số đó, AI hỗ trợ nhạc sĩ điều chỉnh bài nhạc cho phù hợp với thị hiếu người nghe đại chúng, tăng xác suất "tạo hit" cho dự án âm nhạc của mình.

Đặc biệt, mô hình này có giá trị rất lớn đối với những nhà đầu tư, phát hành nhạc. Việc xác định được khả năng thành công của một dự án âm nhạc hoặc ca khúc mới giúp họ dễ dàng chọn lọc và đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn hơn.

"Đề thi Hit Song Prediction mang tính ứng dụng thực tế cao. Nếu tìm được hướng giải quyết tốt thì có thể áp dụng luôn vào các hệ thống phân phối nhạc số hiện tại.", bạn Trương Quốc Tuấn, nghiên cứu sinh mảng AI tại Singapore chia sẻ.

Theo GenK