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橡膠成分檢測:Spotify開源Klio 用于AI音頻研究的框架

在2020年國際音樂信息社會檢索會議上,Spotify開放源代碼的Klio生態(tài)系統(tǒng)可以讓數(shù)據(jù)科學家輕松,大規(guī)模地處理音頻文件(或任何二進制文件) 。它是為運行Spotify的大型音頻智能系統(tǒng)而構(gòu)建的,并由公司的工程師和音頻科學家利用,以幫助開發(fā)和部署下一代音頻算法 。

基于Apache Beam的Klio使組織能夠創(chuàng)建媒體處理系統(tǒng),在生產(chǎn)系統(tǒng)和研究團隊之間共享工具和基礎(chǔ)架構(gòu) 。該平臺的體系結(jié)構(gòu)鼓勵可重復使用的作業(yè)和共享的輸出,表面上降低了維護和重新計算的成本 。此外,Klio支持對事件不斷增長的媒體內(nèi)容目錄進行連續(xù)的,事件驅(qū)動的處理,從而為工程師提供了一個框架,以使處理工作產(chǎn)品化,并為組織提供一種在攝取時處理新內(nèi)容的方法 。


橡膠成分檢測:Spotify開源Klio 用于AI音頻研究的框架

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Spotify技術(shù)副總裁泰森·辛格(Tyson Singer)在接受電話采訪時向VentureBeat解釋說:“ Klio基本上是人們參與并建立適用于任何類型媒體的更智能數(shù)據(jù)管道的一種方式 。”“它使開發(fā)人員和研究人員可以更有效地在媒體中工作 。”

根據(jù)Singer的說法,Klio起源于Spotify加速轉(zhuǎn)向基于AI的研究 。多年來,該公司已開始利用自然語言處理,音頻模型和過濾來提供建議和整理播放列表,包括“發(fā)現(xiàn)周刊”和“發(fā)行雷達” 。就在去年12月,Spotify在日本推出了Sing Together,這是一種類似卡拉OK的功能,在歌曲加入目錄后的幾分鐘內(nèi),可以利用AI來將人聲從樂器音軌中分離出來 。(就上下文而言,每天有40,000首歌曲被添加到Spotify數(shù)據(jù)庫中,其中定期處理超過6000萬首歌曲 。)

Singer說:“我們現(xiàn)有的工具開始面臨一些挑戰(zhàn)和限制 ?!薄拔覀兎浅?,因為我們從研究人員那里得到了所有這些反饋,他們都不是很高興 。他們的工作效率不高,要想產(chǎn)生想要的影響,花費的時間太長了 ?!?

Klio的工作始于2019年初 。Klio的名字叫Clio,它是希臘歷史上的繆斯女神 。該工具的原型于秋天到來,然后在今年晚些時候,Klio協(xié)助將Spotify功能投入生產(chǎn) 。現(xiàn)在,Spotify開發(fā)人員使用Klio將建立在內(nèi)部工作之上的管道串在一起,并利用整個音頻功能API 。

“我們有很多聰明的研究人員,他們在音樂信息檢索方面做得非常出色,其中機器實際上是在聽歌,而不僅僅是人耳并嘗試從中學習,”牽頭的工程師之一林恩·魯特(Lynn Root) Klio項目告訴VentureBeat 。“使用Klio,您可以進行更多的音頻處理并以不必重復工作的方式對其進行優(yōu)化 。Klio還可以在其他研究的基礎(chǔ)上進行開發(fā)—它為研究人員提供了一種以良好,干凈的數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)來構(gòu)建現(xiàn)有工作的方式 ?!?

與沒有數(shù)據(jù)科學背景的工程師和研究人員相比,Klio主要是為工程師和研究人員設(shè)計的-當前,需要50至60行代碼才能將核心平臺的功能納入項目 。但Root和Singer表示,功能路線圖上正在提高可用性 。

“一旦集成了Klio,您就可以以非常簡單的方式利用某些功能,例如確定歌曲的節(jié)拍和可跳舞性因素,” Singer說 ?!斑@對人們來說是非常容易獲得的-我想說的是,也許不是那些工程師,當然也可以像產(chǎn)品經(jīng)理那樣訪問的人 。”


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