聲明:本文來自于微信公眾號Tech星球（ID:tech618） ，作者:賈寧宇，授權轉載發布。
科技正在改變生活，也正在改變音樂抵達的路徑。
近年來，風格迥異的好音樂呈現噴涌之勢，讓人看花了眼，然而萬千樂評人尚且有萬千口味，如何以更為客觀的角度從這些海量音樂中篩選出好聽的歌曲，繼而傳遞給萬千大眾?QQ音樂獨創的Predictive Model（PDM） 技術或許能夠給予一份答案。
打破世界紀錄，“熱歌孵化器”如何挖掘爆款
在剛剛結束的2020國際音頻檢索評測大賽（MIREX）上，QQ音樂在“預測識別(Patterns for Prediction)”中取得重要結果，一舉打破世界紀錄。
MIREX是國際音樂技術行業關于音樂信息檢索領域的頂級研究型競賽，旨在為音樂信息檢索及音樂信號處理領域中各種前沿技術提供公正、可信的評估平臺。自2015年啟動以來，每屆MIREX都吸引了眾多世界知名大學、研究機構和科技公司的廣泛參與，包括Spotify、Apple Music在內的國際音樂平臺也會在此項賽事中尋找頂級科學家。
能夠在MIREX中脫穎而出的技術，是公認的世界領先水平。
此次MIREX的“預測識別”競賽，是給予參賽者一批陌生的真實歌曲片段，以及真實后續片段和由自動作曲算法生成的后續片段，參賽者需要通過算法預測識別出真實的后續片段。
由于音樂藝術大多擁有創作者的個人烙印，而通過人工智能自動作曲算法生成的后續片段無論是流暢度還是契合度，相比藝術家的創作表達而言則是必有欠缺。
QQ音樂技術團隊在分析命題時，就充分研究了這一特性，成功將本次競賽提出的問題巧妙轉化為識別“動聽or不動聽”旋律的問題，他們基于QQ音樂最新的自研PDM技術（即一款用于辨識新歌是否動聽且容易走紅的預測型推歌技術），進一步設計了PDMTransformer算法，融合精巧實用的特征表示技術以及Transformer等前沿模型的應用技巧，能夠精準預測識別兩段旋律中更為“動聽”的真實后續片段。
在識別Markov自動作曲生成片段時，PDMTransformer的準確率達到了99.6%，而在識別CopyForward數據集的過程中，即便該自動作曲生成的片段具有高復雜度，QQ音樂技術團隊仍創下了91.6%準確率的全新世界紀錄，突破性將此前紀錄提升了近20%。
這就意味著，就算是人耳難以分辨的兩段極為“相似”的旋律，在PDMTransformer的精準分析下，也能從蛛絲馬跡中找到最為和諧動聽的那個。
而這樣的音樂黑科技自然也就被廣泛用于QQ音樂平臺上的優質歌曲的挖掘和宣推，早在去年，初出茅廬的PDM技術就已經挖掘出大量“爆款”歌曲，被大眾稱為“熱歌孵化器”。該技術能夠從音頻內容理解、獨特性、音準、旋律等多重維度，精準預判歌曲的“爆款”潛質，并快速推薦分發給海量潛在樂迷;即使是0播放量的作品，也能根據音頻和歌詞內容，給予充分且匹配的受眾識別與曝光，讓好音樂不再被埋沒。
這樣的技術讓不少小眾冷門的歌曲走紅，大量的非頭部音樂人也因此獲得了更多的曝光，像是掀起全網翻唱熱潮的金曲《微微》、視聽量火速破億的《收斂》、以及高居QQ音樂巔峰榜五榜前列的《厚顏無恥》等大量“爆款”熱歌，無一不是在PDM技術的助推下實現全網大火。
值得一提的是，PDM技術的使用場景遠比想象中的還要多，在對歌曲本身的旋律等維度分析之外，PDM還能根據唱功、音色獨特性等特征對歌手的live進行智能評估。在未來，PDM技術還將有更多現實運用。
QQ音樂成樂迷聽歌風向標
憑借出色的科技實力，近年來，QQ音樂持續領跑國內音樂市場，不斷提升用戶音樂體驗，推動行業發展。比如為用戶量“聲”定制打造極致聽歌體驗的銀河音效，便能通過耳形特征和聽覺特征的智能化分析，打造千人千面的專屬定制化音效，讓用戶可以最大程度地享受“聲”臨其境的音樂體驗。
此外，“聽歌識曲”功能也是QQ音樂引以為傲的“黑科技”之一，在去年的MIREX2019大賽上上，QQ音樂的“聽歌識曲”等音頻技術便奪得兩項世界冠軍，且三項成績打破世界紀錄。而近期推出的引領新一代聽歌識曲技術的 “翻唱識別”功能，更是大幅提升了歌曲識別的全面性和準確性，讓樂迷得以更便捷、精準地識別到自己想找的多版本歌曲，受到業界與樂迷的好評。
日前，QQ音樂還作為行業領軍企業參與了5G數字音樂行業標準制定，全方位推動5G時代下的中國數字音樂產業升級，充分展現了作為國內領先在線音樂平臺的責任與擔當。
在不知不覺中，PDM等技術已經改變了多數樂迷的音樂生活，越來越多制作精良的好歌得以高效便捷地抵達我們每個樂迷的手中。在這個好歌如云的時代，如果你還在愁如何才能聽到最為先鋒潮流的歌曲，不妨打開QQ音樂，也許最“心動”的那首歌馬上就會出現在你的耳畔。
