p O projeto ABC_DJ investiga e desenvolve o futuro do Audio Branding. Pesquisadores da ABC_DJ criaram um algoritmo poderoso que escolhe automaticamente músicas relevantes para a marca, baseando-se exclusivamente no conteúdo de áudio das próprias músicas, em vez de tags atribuídas manualmente. Com este software, marcas e agências de publicidade podem encontrar automaticamente a música certa para qualquer marca ou campanha, dando ao planejamento estratégico uma dimensão sônica. p "O algoritmo de recomendação ABC_DJ pode prever o ajuste da marca da música ou expressão musical percebida com uma precisão de 80,1 por cento. O valor máximo teórico de 100 por cento nunca pode ser alcançado, porque as pessoas são e sempre terão uma reação diferente à música; isso significa que a combinação de 80,1 por cento será excepcionalmente valiosa para a indústria, "diz o Dr. Jochen Steffens da TU Berlin.

p O algoritmo extrai expressões musicais conforme percebidas por diferentes grupos-alvo de sinais de áudio e fornece música personalizada de acordo com a marca para cada contexto. Para criar tal sistema, os pesquisadores da ABC_DJ desenvolveram primeiro um vocabulário com o qual descrever sistematicamente a música no contexto de branding. Este romance "General Music Branding Inventory" foi estabelecido com nove especialistas em marcas de áudio e refinado por 305 especialistas em marketing. A próxima etapa no processo de desenvolvimento foi testar esse inventário semântico no campo. A 28, Um pool de 543 canções foi usado, dos quais 549 canções foram selecionadas para avaliação detalhada. Um experimento de escuta em grande escala foi conduzido em que 10, 144 participantes na Alemanha, Espanha e Reino Unido foram solicitados a combinar recursos semânticos com as músicas (por exemplo, moderno, apaixonado, Inovativa, feliz, confiável).

p Análise estatística dos resultados - mais de 53, 344 medições com base em 2, 018, 704 pontos de dados - identificou os 36 recursos mais relevantes para música e marcas. A amostra foi balanceada em relação à idade, país e educação para garantir percepções representativas sobre como diferentes grupos-alvo percebem a expressão semântica na música. Para operacionalizar essas descobertas, era necessário mapear características semânticas em características acústicas.

p O parceiro do projeto ABC_DJ, com sede em Paris, IRCAM (Instituto de Pesquisa e Coordenação em Acústica / Música) extraiu uma vasta quantidade de informações das 549 canções usadas no experimento de escuta, quebrando suas harmonias, ritmos, instrumentação, gêneros e estilos em um nível de sinal por sinal. Usando procedimentos de aprendizado de máquina altamente eficazes (como a chamada regressão de floresta aleatória), foi então desenvolvido um algoritmo que encontra as características acústicas mais capazes de prever as avaliações musicais dos ouvintes reais. Este módulo de previsão é o coração do sistema ABC_DJ.

p "O procedimento ABC_DJ agora pode ser considerado um padrão a ser usado por agências de criação para descrever marcas e brand music, "diz Robin Hofmann, Co-fundador e Diretor de Criação da HearDis !.

p Mas como exatamente funciona o algoritmo de recomendação ABC_DJ? É baseado em quatro fatores básicos:valência emocional, excitação emocional, autenticidade, e pontualidade. Embora diferentes grupos-alvo irão inevitavelmente descrever uma determinada peça musical de maneiras diferentes, geralmente é possível destilar e harmonizar suas descrições usando estes fatores:por ex. uma determinada peça pode ser descrita como mais ou menos alegre (valência emocional), intenso (excitação emocional), autêntico, e progressivo.

p Clique aqui para ouvir um trecho de música que foi previsto pelo algoritmo para soar brilhante, lúdico e engraçado:listen.heardis.com/compilation… 84-9bc0-1bb5c4e1f5f7

p Clique aqui para ouvir um trecho de música que foi previsto pelo algoritmo para soar adorável, amigável e caloroso:listen.heardis.com/compilation… 0e-a4ab-ff92fd7be67a