From music similarity to music recommendation : computational approaches based on audio features and metadata

La cantidad de musica disponible en formato digital crece de forma impetuosa. Hay grandes cantidades de musica disponibles para los oyentes, y para tratarlas se requiere organizacion y filtracion automatica. En este contexto, el modelado de usuario, que consiste en la personalizacion y adaptacion de los sistemas a las necesidades especificas del usuario, es un problema fundamental y complejo [1]. Varias aplicaciones musicales se basan en este modelado para proporcionar a los usuarios una experiencia personalizada. En el presente trabajo nos centramos en el modelado de usuario para la tarea de recomendacion musical, proponemos una tecnica de inferencia de preferencias asi como diferentes metodos de recomendacion. Ademas, desarrollamos algoritmos para la comprension automatica y visualizacion de preferencias musicales. Nuestros metodos utilizan algoritmos de procesamiento de senales, recuperacion de informacion, aprendizaje automatico, y se basan en la investigacion interdisciplinaria en comportamiento del usuario y musica. En primer lugar, se consideran diversas tecnicas de inferencia de preferencias y se propone un modelo de usuario. El modelo es construido a partir de un conjunto explicito de piezas musicales proporcionados por el usuario como evidencia de sus preferencias. Esta estrategia permite una representacion fiable de las preferencias musicales. En segundo lugar, se estudian metodos de estimacion de similitud musical, trabajando exclusivamente en el contenido de audio. Por un lado, se propone una nueva metrica semantica que se beneficia de la descripcion musical de alto nivel (etiquetas de genero, emocion, instrumentacion) extraida automaticamente. Ademas, se complementa con informacion de bajo nivel (timbrica, temporal y tonal) para proponer una metrica hibrida. Las metricas propuestas muestran una mejora significativa en evaluaciones objetivas y subjetivas, comparadas con los metodos mas comunes de similitud musical [2]. En tercer lugar, se proponen varios metodos de recomendacion musical que funcionan a partir de ejemplos explicitos de preferencia. Estos metodos estan basados ? en el analisis del contenido de audio y metadatos [3]. Los recomenadores propuestos utilizan las metricas de similitud propuestas o modelos probabilisticos. Por un lado, se utilizan medidas de similitud semantica e hibrida, y alternativamente se construye un modelo probabilistico semantico de preferencia musical. Se propone un filtrado adicional basado en metadatos para mejorar los resultados de los recomendadores basados ? en contenido de audio [4]. Por otra parte, se propone un metodo sencillo, basado exclusivamente en metadatos editoriales [4]. Las evaluaciones con usuarios demuestran que nuestros metodos son muy adecuados para el descubrimiento de la musica, y son competitivos con relacion a los estandares actuales. En cuarto lugar, para proporcionar informacion sobre la naturaleza de las preferencias musicales, se crean modelos de regresion que relacionan las preferencias musicales de nuestros participantes con los descriptores utilizados. Por cada usuario, se presentan los predictores de preferencia relevantes a nivel acustico y semantico. Los resultados obtenidos estan muy relacionados con los de la investigacion existente en cognicion musical. Finalmente, se presenta un metodo de visualizacion de preferencias que permite mejorar la experiencia de usuario en sistemas de recomendacion [3]. Referencias: [1] Celma, 0. (2010). Music Recommendation and Discovery: The Long Tail, Long Fail, and Long Play in the Digital Music Space. Springer. [2] Bogdanov, D. , Serra J., Wack N. , Herrera P., & Serra X. (2011). Unifying Low-level and High-level Music Similarity Measures. IEEE Transactions on Multimedia. 13(4), 687-701. [3] Bogdanov, D. , Haro M. , Fuhrmann F. , Xambo A. , Gomez E. , & Herrera P. (2013). Semantic audio content-based music recommendation and visualization based on user preference examples. Information Processing & Management. 49(1), 13-33. [4] Bogdanov, D. & Herrera P. (2011). How much metadata do we need in music recommendation? A subjective evaluation using preference sets. International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), pp. 97-102. [5] Bogdanov, D. & Herrera P. (2012). Taking advantage of editorial metadata to recommend music. 9th International Symposium on Computer Music Modeling and Retrieval (CMMR 2012), pp. 618-632.