O que o algoritmo do Spotify leva em conta para sugerir sua música?

por David Dines

Com tantos produtos de catálogo e tantos lançamentos nas plataformas todos os dias, cada vez mais os ouvintes se baseiam no entendimento algorítmico do seu gosto musical para ouvir coisas novas ou diferentes. Mas como funciona essa sugestão algorítmica?  O que a inteligência artificial do Spotify, por exemplo, leva em conta para definir se uma música se alinha ou não ao seu gosto? Conheça alguns desses elementos:


1. Estrutura básica da música

Entre os pontos analisados pelo algoritmo, estão entre eles alguns elementos fundamentais da estrutura da canção, como duração, tom, modo (maior ou menor), assinatura de tempo (3/4 ou 4/4, por exemplo) e o BPM (beats por minuto, que define a rapidez do pulso da música).

Para cada usuário, a inteligência artificial identificará preferências entre esses elementos para fazer novas sugestões. Por exemplo, se determinado ouvinte consome muito samba, cuja estrutura é de compasso binário, raramente será sugerida a ele alguma música que tenha compasso ternário, como é o caso da valsa e de alguns tipos de jazz e folk. Se um usuário consome muita música house, raramente algo que não seja em compasso 4/4 e BPM acelerado será oferecido algoritmicamente. E assim por diante, de acordo com as faixas mais ouvidas por cada pessoa.

2. Gênero musical

Apesar de as distribuidoras encaminharem às plataformas uma sugestão de gênero, o Spotify tem um mapeamento próprio de estilos musicais com classificação algorítmica. Em vários casos, um ou mais gêneros podem ser atribuídos como predominantes no trabalho de determinado artista, e isso impactará a entrega sugerida de sua música aos usuários. 

Para entender como sua música está sendo interpretada em termos de estilo musical pelo algoritmo do Spotify, vale a pena acessar o portal Every Noise at Once, que mostra em detalhes esse mapeamento da plataforma – inclusive apresentando vários subgêneros muito específicos que servem apenas para afinar o entendimento algorítmico e proporcionar uma sugestão melhor. No campo de busca, é possível incluir o nome do artista ou seu link de página no Spotify e entender, em uma espécie de mapa mental, a quais gêneros e artistas a ferramenta o relaciona.

3. Acusticidade (acousticness)

É uma medida que vai de 0.0 a 1.0 que mostra se a faixa é acústica – nesse sentido, a intenção principal é classificar se a faixa foi gravada em circunstâncias totalmente controladas (como uma sala tratada acusticamente) ou se é possível notar interferência do ambiente na execução dos músicos.

Como uma coisa está ligada à outra, a classificação também leva em conta o entendimento mais comum do termo “acústico”, de arranjos que predominem instrumentos que não são eletricamente amplificados ou processados, e sim gravados com microfones – uma vez que esses acabam captando sons ao redor do músico e seu instrumento.

Portanto, além de violões, pianos, sopros, cordas de orquestra e afins, efeitos baseados na trajetória do som em um espaço (como reverb e delay) e ruídos ambientes (sejam barulhos da cidade ou da natureza, captados diretamente ou em samples) também são levados em conta nessa classificação de acusticidade. 1.0 mostra que a faixa é totalmente acústica, enquanto 0.0 mostra que a faixa não é nada acústica.

4. Dançabilidade (danceability)

Esse critério descreve quão dançante é a faixa, a partir de uma análise combinatória baseada em BPM, estabilidade do ritmo, força da batida e regularidade geral da música. Quanto mais perto de 0.0, menos dançável a canção é, e quanto mais dançável, mais perto de 1.0.

5. Energia

Medida que representa uma percepção de intensidade e atividade. Faixas energéticas geralmente são sentidas como rápidas, altas e barulhentas. O Spotify pontua que, por exemplo, death metal geralmente possui alta energia, mas prelúdios de Bach geralmente têm baixa energia.

6. Instrumentalidade

Prevê se a faixa contém vocal ou não, também dentro de uma escala de 0.0 a 1.0. Partes com voz, mas sem letra, são tratadas como instrumentais. Já rap e spoken word são faixas notavelmente vocais. Músicas que tenham entre 0.5 e 1.0 são tidas como majoritariamente instrumentais.

7. “Liveness”

Detecção de público no fonograma, o que é relevante para ouvintes cujo gosto é marcado por gêneros que trabalham muito a música ao vivo, como é o caso do sertanejo. Níveis a partir de 0.8 indicam fortemente que a faixa foi gravada ao vivo.

8. Loudness

Detecção de quão alta/intensa a faixa soa, a partir de parâmetros específicos de compressão. A plataforma antes media isso a partir de decibeis, mas depois passou a considerar a medida integrada de LUFS como base.

9. “Speechiness”

Detecção da proporção de voz falada dentro da gravação. Quanto mais a voz parece falada, como acontece nos casos de poesia gravada, audio books e talk shows, mais próximo de 1.0 será o valor. Entre 0.33 e 0.66, geralmente a faixa mistura canto e fala, como é comum no rap. Valores abaixo de 0.33 apontam predominância de voz cantada.

10. Valência (valence)

Uma medida de 0.0 a 1.0 que descreve uma “positividade sonora” percebida no decorrer da faixa, levando em conta tonalidade, modo, BPM e uma série de outros elementos. Quanto maior a valência, mais a música soa feliz, eufórica, alegre. 

Uma boa ferramenta para analisar esses elementos mais claramente é a Sort Your Music, que faz uma análise de playlists do usuário e apresenta essas classificações específicas para cada canção. Pode ser que alguns resultados te surpreendam!

Algo importante a pontuar é que o entendimento algorítmico não é fixo. A atuação do artista e do público podem modificar alguns dos elementos mais subjetivos, como a classificação predominante de gênero musical. Ao mesmo tempo, certos elementos da inteligência artificial podem ser melhorados ou ampliados com o passar do tempo, modificando sua classificação. Portanto, a análise de certos elementos dos seus fonogramas pode não ser a mesma dentro de um ano ou dois, uma vez que o algoritmo está sempre se atualizando.

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