蔡銘峰老師與KKBOX 攜手打造創新演算法,軟硬體整合提升音樂體驗

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左起:KKBOX 客座主編 DJ Rainbowchild、陳玠安;KKBOX 總裁李明哲、產品開發中心副總林華;DTS 台灣暨亞太區授權業務總經理陳宥嘉;本學程蔡銘峰老師

線上串流音樂服務各有千秋,而打造更好、更貼近使用者需求的音樂體驗,則是各家服務不斷努力的共同目標。KKBOX 在數位音樂產業深耕多年,現更結合尖端技術升級服務,不僅與學術界大數據專家合作打造創新演算法、精進音樂推薦機制,也支援擴增實境(AR)、智慧車用、客廳娛樂及穿戴式裝置等多平台,宣告正式進入音樂全螢幕時代。

演算法跳脫傳統形式,個人化推薦更精準

科技與環境趨勢在數年間產生極大變化,隨著智慧型行動裝置普及、網速大幅提升,使用者習慣也為之改變。KKBOX 總裁李明哲表示,要在大趨勢下打造絕佳音樂體驗其實並不容易,尤其提供符合使用者所處情境的音樂也更顯困難,但這也是身為音樂服務供應商所必須努力克服的問題。

為了深入了解使用者聽歌喜好,進一步精進個人化音樂推薦機制,KKBOX 與台大、政大及中研院的資料科學領域專家展開產學合作。政大資科系教授蔡銘峰說明,現在所採用的演算法以深度學習(Deep Learning)技術為基礎,開發出最新「表示式學習法」(Representation Learning),有別於一般常用的矩陣分解演算法,也不像過去以記錄曲名、演唱者、曲風、音樂類別等特徵為本,新的演算法是透過大量資料讓數據自行定義總結出表示形式,就像 Google 利用機器人透過 YouTube 影音去定義貓的樣貌一樣。而透過 KKBOX 所擁有的 3,000 萬首歌曲,加上使用者每天使用的龐大資料量,所定義出的表示形式也會更貼近使用者需求,推薦效能更高更精準,也更人性化。