音樂DNA

對“個性化音樂智能推送引擎”底層分析和推薦技術的形象化稱呼，YOBO音樂是華語音樂界第一款自主研發並擁有知識產權的的個性化音樂推薦技術，該技術算法基礎是：基於內容層的過濾（Content Based Filtering）、協同過濾（Collaborative Filtering）

音樂內容本身含有相當豐富的信息，除了樂曲本身之外，還有創作背景、創作人心情、文字信息等，這些信息很難直接與音樂文件和音樂給人的感受相關聯. 而用户通常只能告訴你他喜歡哪首首歌，喜歡哪個類型的歌，但卻幾乎很少有人能清楚得描述自己到底會喜歡什麼樣的音樂，"音樂DNA"技術則通過專業音樂人對音樂基因的分析，結合有效的技術手段分析，學習並預測個體用户的個性化音樂口味，並向其推送他可能喜歡，但並沒有機會了解的音樂

是通過提取音樂內容本身的信息和結合音樂元數據的分析，然後根據與用户音樂口味的差值比較去呈現最接近的音樂。音樂元數據分析也就是給每首音樂作品添加標籤，這些標籤涵蓋歌曲、歌詞、情緒等多方面，可能包括音樂的調性、速度、節奏、配器、情緒…..等等。

是內容過濾技術的基礎和前提，用以分辨每首歌的基因和框架建庫方式的思路是共同的，針對不同類型曲庫（語種、應用），會有不同的建庫需求。由數十名專業音樂人加入了“音樂DNA”研究項目的音樂分析建庫計劃，仔細的聆聽每一首歌曲，分辨記錄每首歌曲的眾多的音樂元素 – 旋律，和聲，配器，節奏，人聲，歌詞，情感。。。近50 種特徵，400 多個可能的標籤，一首歌的歌曲及歌詞部分需要近 20 分鐘完成標定和入庫工作。作為推送算法的基礎基因。

相對於音樂元素庫的建立，推送算法的開發、計算、優化是該過濾模式的核心難點

1、用户對音樂喜好的因素是多重的，從簡單的基於曲風的分析，到上層複雜的基於歌詞、情緒和音樂能量的分析，是展開算法的要點2、多個推送軌跡的交互使用，深度挖掘音樂和人喜好的關係，並不斷針對用户反饋進行自學習的過程是難點中的難點

個性化音樂推薦系統是“新型數字音樂”最常用的工具，也是有效實現數字音樂長尾模式的方法。

對於數字音樂服務來説，無論是音樂下載服務，還是互聯網音樂電台服務，都需要有優秀的內容推薦系統去輔助整個系統的大致流程是：從用户的個人描述估算用户的音樂興趣—->收集用户的音樂收聽習慣（內容的分析）—— >數據比較分析（相似樂隊，相似曲目和相似用户的計算）—–>推送近似用户興趣的的音樂及相關信息 應用領域：

1、唱片公司、樂隊、廠牌、獨立音樂人的有效音樂受眾推廣

2、基於WIFI、無線互聯網、互聯網的音樂電台應用技術接口

3、電台主持人、音樂編輯、聲音編輯的後台系統平台方案

4、運營商、手機廠商的音樂解決方案等

音樂是最美的享受，是最清晰、最透徹的感情表達，無論悲傷、憂愁還是快樂，都能通過聽不同的音樂來深刻感受。音樂也是最抽象的藝術，大多數人不知道聽什麼歌，不知道什麼樣的歌適合自己，在眼花繚亂的各種音樂排行榜和歌曲榜單中，各種“流行的”卻不適合自己的音樂充塞着自己的耳膜。

劍橋大學心理學教授傑森·倫特福羅(Jason Rentfrow)和德克薩斯大學心理學教授薩姆·戈斯林(Sam Gosling)曾經就音樂口味和用户性格的關係進行過研究。他們讓74位學生提交了“10首最喜歡歌曲”的列表，然後將這些歌曲播放給第二組志願者收聽。在聽過歌曲之後，第二組成員給第一組中的每個人都貼上28個性格標籤。接下來，兩位教授將這些性格標籤與早前對第一組成員進行的性格測試結果進行比對。

結果顯示，音樂在情緒穩定程度、勇氣和志向等方便並不能準確反應人的性格特徵，但是在外向性、合作難易度、責任感、包容度、想象力甚至是智力水平上都有非常強的相關性。而倫特福羅教授甚至把這個調查推進到了互聯網上，在outofservice網站上，逾9萬人參加了音樂/性格測試，將口味種類延伸到了政治學習、人口統計、生活方式甚至是電影等更廣的領域。

YOBO音樂購買了這一研究結果，結合基於音樂內容以及用户行為的分析，構建了全新的基於心理學的音樂推送。音樂DNA通過二十道的心理測試題，分析猜測每個人性格底層不同的音樂DNA，是“深沉的薩克斯”，還是“動聽的鋼琴”和“激烈的電吉他”？每一個人都有自己的音樂特質，對照不同的音樂DNA，都有適合自己性格和氣質的歌曲。

例如，“深沉的薩克斯”是音樂DNA的一種類型，這種類型的人常常將音樂用來作為表達生活態度和彰顯個人品味的方式之一。他們喜歡在複雜而浪漫的音樂中靜靜地品味，偏愛富於內涵、可使人沉思的音樂；在曲風方面，更偏愛布魯斯、爵士樂、古典音樂、民謠、CLASSICAL POP、NEW AGE音樂等，貝多芬、羅大佑、陳昇、許巍、陳綺貞、王菲、Paul Simon、Bob Dylan、Norah Jones、小野麗莎、Enya等是他們喜歡的歌手。

作為社交網絡（SNS）中的一款應用，音樂DNA不僅擁有心理測試和尋找合適音樂的功能，還能進行交友互動。你可以把自己最喜歡的歌曲贈送給好友，可以看到其他人在聽的歌曲，你甚至可以找到與自己音樂DNA相類似的那些“志同道合”的朋友。

Pandora音樂服務是最典型也是收到最多用户廣泛好評的內容過濾，創辦於2000年，歷經6年的時間，為上百萬曲庫至今已採用了近400種音樂元數據標籤的分析，根據用户簡單的參與實現音樂內容的精準推送。美國無線運營商Sprint將在手機上捆綁潘多拉的音樂電台服務。現有5款手機支持，至6月底，所有Power Vision手機都將支持。

MusicGenome (音樂染色體）創建於2000年，是一家總部位於以色列的個性無線音樂解決方案提供商。公司的主要產品是SmartDJ,為運營商提供個性化音樂推薦解決方案MusicGenome採用高級的音頻識別系統和音樂信號分析技術去估算用户的請求與他們音樂庫中音樂的近似值。這個近似值判斷的依據同樣來自他們對音樂庫音樂內容的節奏、音色、配器、聲樂和音樂基礎信息的分析

Slacker（懶鬼）是一家總部位於美國加州聖地亞哥的創業公司。Slacker的個性化音樂產品包括網站個性音樂電台，桌面客户端，同時還有WiFi和衞星接收功能的客户端設備，讓用户隨時隨地的享受自己愛聽的音樂，依靠職能推薦技術直接挑戰目前處於音樂播放設備霸主地位的iPod.

Wippit公司是一家MP3文件共享服務提供商，它也是最早使用Cantametrix公司的“音樂DNA”技術提供用户對用户服務的公司。目前大多數流行音樂共享系統都沒有精確的標籤，因此它們不會在中央目錄中列出。在這種情況下用户無法找到它們的文本歌詞，這時就要靠Cantametrix公司的音樂DNA技術來幫忙了，它可以找到這些音樂的元數據，因此樂迷們可以獲得最準確的音樂以及最精確的歌詞信息。此外，音樂DNA還可以讓版權持有人識別他們的內容在所有系統和平台上的使用情況並得到準確的統計數字。

同其他的用户對用户服務和免費的MP3傳播網站不同的是，Wippit公司準備利用這項新技術做一件非常具有革命性的工作：讓那些虧損的唱片公司扭虧為盈。據Wippit公司創始人保羅·邁耶斯透露，所有通過用户對用户的方式提供音樂下載服務的公司都不會給錄音公司帶來一分錢的收益，而Wippit公司就是要扭轉這一趨勢。他説：“如果樂迷們想要得到含有版權的東西，他們可以隨時隨地地得到這些，至少他們可以通過Wippit公司瞭解到這些作品歸何人所有，因為我們不但可以識別每一段錄音的來源，還有一個確保能夠對下載進行收費的系統。”