Deezer : une IA pour détecter "l'humeur" d'une piste musicale

Le service de streaming développe des algorithmes permettant d'analyser la pertinence d'une chanson selon l'humeur recherchée par l'utilisateur. Ce système pourrait permettre de meilleures propositions dans des playlists intelligentes.

Les services de streaming possèdent des catalogues musicaux tellement amples qu'il est parfois difficile de savoir quel morceau choisir ou quel type de musique écouter. Les ingénieurs de Deezer, l'un des gros acteurs du secteur de la musique en ligne tentent de trouver une solution à ce problème. Ils ont annoncé avoir développé un tout nouveau système d'intelligence artificielle permettant de lier chaque morceau à une humeur particulière, de manière totalement automatisée.

Des mots et des rythmes

Dans un article scientifique, les équipes de Deezer en charge du projet expliquent leur méthode pour lier émotion et musique. Les algorithmes créés Deezer analysent à la fois le rythme de la musique, en se référant au signal audio, et les paroles des différents morceaux. Ensuite, ils ont utilisé le machine learning en implémentant une base de données appelée Million Song Dataset, réunissant les métadonnées d'une collection d'un million de titres contemporains. Ces métadonnées sont en règle générale liées à l'humeur d'un morceau et plus de 14 000 mots anglais provenant de ces tags indiquent si un morceau est positif ou négatif, lent ou énergique.

Toutes ces informations permettent au système d'apprendre à distinguer si un morceau rapide par exemple est plus adapté à une humeur sportive. Les chercheurs de chez Deezer ont ensuite lié ces connaissances spécifiques sur chaque chanson à leur propre collection, afin de faire correspondre le caractère d'un titre au morceau adéquat. Les morceaux non disponibles ont quant à eux servi de données supplémentaires d'apprentissage pour le système d'intelligence artificielle.

Un premier pas vers des playlists basées sur l'émotion de l'utilisateur

À la fin de ces travaux, le système de Deezer est, selon les ingénieurs, plus à même de déterminer si une chanson est lente ou énergique, positive ou déprimante, que tout autre système qui n'est pas basé sur du machine learning. Pourtant, ils espèrent améliorer significativement leur système au fil du temps. Cela pourrait passer par la création d'une base de données où musique et paroles seraient déjà synchronisées. Une telle source de connaissances pourrait affiner sensiblement les résultats, et déterminer selon le profil de l'utilisateur, si une chanson peut être qualifiée de positive ou de triste (chaque utilisateur a sa propre perception d'un titre et le système devra en tenir compte).

À terme, ces travaux pourraient permettre à Deezer des playlists vraiment intelligentes, qui ne se contentent pas de proposer de la musique en fonction des genres ou artistes préférés, mais bien de l'humeur actuelle de l'utilisateur ou de ses émotions actuelles.