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Ready-mix: un algoritmo per la generazione automatica di playlist musicali personalizzate e sensibili al fattore tempo

Informazioni tesi

  Autore: Jessica Martini
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
  Facoltà: Dipartimento di Comunicazione ed Economia
  Corso: Pubblicità
  Relatore: Marco Furini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 97

Le piattaforme di streaming musicale hanno cambiato il modo in cui le persone ascoltano la musica. Oggi, possiamo accedere a milioni di canzoni con un semplice dispositivo connesso a Internet. Lo svantaggio è che la selezione delle canzoni da ascoltare risulta essere un processo lungo e noioso. Questo è il motivo per cui, oggigiorno, scegliamo le playlist al posto delle singole canzoni. Sfortunatamente, visto che ci sono anche milioni di playlist, il processo di selezione può risultare ancora una volta lungo e noioso.

In questo lavoro di ricerca è stato progettato un sistema per facilitare le attività di ascolto e di scoperta di nuova musica. Il sistema genera automaticamente playlist musicali personalizzate e sensibili all'orario di ascolto, e propone una singola playlist da riprodurre quando l'utente accede a una piattaforma musicale. Il sistema apprende le abitudini di ascolto dell'utente analizzando le caratteristiche audio delle canzoni che ha ascoltato recentemente e utilizzando due differenti algoritmi di clustering.

Questi dati vengono successivamente utilizzati da un metodo innovativo per creare una playlist che espande la conoscenza musicale dell'utente, tenendo a mente che una buona playlist deve contenere sia canzoni e artisti che l’utente conosce già ma anche canzoni e artisti a lui/lei sconosciuti. Un'implementazione basata sulle API di Spotify ha dimostrato l'efficacia dell'approccio e ha mostrato che la proposta potrebbe apportare benefici sia agli utenti (niente più tempo perso per selezionare le tracce da riprodurre) che alle piattaforme musicali (riproduzione di musica che altrimenti rimarrebbe sconosciuta agli utenti).

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  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
  Facoltà: Dipartimento di Comunicazione ed Economia
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  Relatore: Marco Furini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 97

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4 Introduzione Le piattaforme di streaming musicale hanno cambiato il modo di ascoltare la musica. Infatti, se nei decenni scorsi era necessario acquistare i singoli album o brani musicali (online o su supporto fisico), oggi è possibile accedere a milioni di canzoni tramite un semplice dispositivo connesso a Internet, che sia un personal computer, un tablet o uno smartphone. Grazie alla completa fusione con l’universo mobile, gli utenti hanno la possibilità di ascoltare canzoni e generi musicali di ogni tipo in qualsiasi posto e a qualsiasi ora, a un prezzo relativamente basso (pochi euro al mese). C’è poi anche chi offre l’accesso alla musica in modo completamente gratuito, a patto di accettare una serie di interruzioni pubblicitarie. Ciò costituisce una vera e propria rivoluzione, ed è senza dubbio vantaggioso, in quanto gli utenti possono accedere legalmente a un catalogo musicale senza precedenti pagando una cifra irrisoria (o non pagandola affatto). Con lo streaming la formula dell’acquisto è stata rimpiazzata da quella dell’accesso ai contenuti: non è più necessario “possedere la musica”, bensì è sufficiente possederne il diritto di fruizione. Tuttavia, tale contesto ha portato a un inconveniente: la selezione delle canzoni da ascoltare, infatti, può essere un processo lungo, impegnativo e noioso. Oggigiorno, non tutti hanno a disposizione il tempo (e la voglia) di navigare enormi cataloghi musicali per trovare la canzone adatta a un determinato momento o contesto. Questo è il motivo per cui si scelgono le playlist al posto delle singole canzoni: elenchi predefiniti di tracce raggruppate secondo diversi criteri, per esempio il genere, il mood, la similarità degli artisti, ecc. Ciò nonostante, gli attuali servizi di streaming musicale offrono centinaia – se non migliaia – di playlist, e ancora una volta l’utente potrebbe trovarsi in difficoltà nella scelta della playlist più adatta. Per risolvere questo problema, nella ricerca scientifica sono stati proposti diversi approcci per la creazione automatica di playlist musicali personalizzate, volte a soddisfare i gusti e le abitudini musicali degli utenti. Lo scopo ultimo di questa branca della ricerca è quello di fornire agli utenti playlist realizzate su misura per loro, dispensandoli da una lunga attività di browsing del catalogo musicale. Questo lavoro di ricerca nasce proprio per colmare questa esigenza, cioè quella di offrire all’utente un elenco di canzoni predefinito che si adatti nel miglior modo possibile ai suoi gusti e alle sue abitudini musicali. Le ampie opportunità offerte dai metadati nel campo del recupero delle informazioni musicali, insieme alla crescente disponibilità di informazioni relative alle singole tracce offerte da piattaforme di intelligenza musicale, hanno permesso a questo lavoro di ricerca di prendere forma. In particolare, le informazioni relative al contenuto acustico delle

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Parole chiave

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musica
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python
music
playlist
abitudini di ascolto
spotify
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