De nos jours, tout le monde peut créer et diffuser de la musique. C’est pourquoi il est difficile de prédire quelle chanson deviendra un tube. Toutefois, grâce à l’avancée de l’intelligence artificielle ces dernières années, cette tâche est devenue plus facile.
Dans cet article, nous allons voir comment un algorithme peut prédire avec précision quelle chanson va devenir un tube en analysant des données telles que les paroles, la mélodie et l’historique d’écoute.
La collecte de données
Le premier élément à prendre en compte pour prédire une chanson qui va devenir un tube est la collecte de données. Pour y parvenir, l’algorithme recueille des informations sur les différentes chansons en circulation, notamment les données des plateformes de streaming musical telles que Spotify et Apple Music.
Cela permet de savoir quelles chansons ont été écoutées le plus souvent, celles qui ont obtenu le plus d’engagements et lesquelles ont fait parler d’elles sur les réseaux sociaux. De plus, l’algorithme prend également en compte des facteurs tels que le nombre de vues et de « likes » sur YouTube, ainsi que les impressions sur les plateformes de médias sociaux.
Grâce à toutes ces données, l’algorithme est capable de déterminer les tendances actuelles dans l’industrie musicale et peut prédire quelles chansons seront populaires dans un avenir proche.
L’analyse des paroles
Lorsque l’algorithme analyse les paroles de la chanson, il prend en compte plusieurs éléments. Tout d’abord, il examine les thèmes abordés et la façon dont ils sont présentés dans les paroles. Par exemple, quelles valeurs la chanson représente-t-elle ? Est-ce une chanson romantique, une chanson de fête ou une chanson réconfortante ?
L’algorithme évalue également le niveau de complexité des paroles, en regardant notamment leur niveau de lecture et le type de vocabulaire qui y est employé.
Enfin, l’algorithme analyse la structure des paroles et comment elles sont mises en musique.
La mélodie
L’analyse de la mélodie se concentre sur les différents éléments qui composent la chanson tels que le tempo, la progression d’accords et le style musical.
Les chansons qui ont un rythme facile à suivre et une mélodie accrocheuse ont tendance à être plus populaires. Les chansons qui sont considérées comme étant « faciles à écouter » sont également appréciées.
L’algorithme peut également évaluer la qualité de production de la chanson, qui est un facteur important pour les auditeurs.
L’historique d’écoute
Lorsque l’algorithme prend en compte l’historique d’écoute, il cherche à savoir comment les auditeurs ont réagi aux chansons précédentes de l’artiste. Par exemple, si les auditeurs ont aimé les chansons précédentes, ils sont plus susceptibles d’écouter les nouvelles.
L’analyse de l’historique d’écoute d’un artiste peut également aider à cibler le public approprié pour les nouvelles chansons.
Les avantages de l’utilisation de l’algorithme de prédiction musicale
L’utilisation d’un algorithme pour prévoir quelles chansons vont devenir des tubes peut apporter de nombreux avantages à l’industrie de la musique. Tout d’abord, cela permet aux labels de musique de prendre des décisions éclairées sur quels artistes ils devraient signer et quelles chansons ils devraient promouvoir.
Cela pourrait également aider les artistes à se concentrer davantage sur leur musique en sachant que leur travail a plus de chances d’être bien accueilli par le public.
Enfin, l’algorithme peut également aider les auditeurs à découvrir de nouvelles chansons qu’ils apprécieront, tout en permettant aux plateformes de streaming musical de mieux recommander de nouvelles musiques à leurs utilisateurs.
Grâce à l’avancée de l’intelligence artificielle, il est maintenant possible de prédire avec précision quelle chanson va devenir un tube. En prenant en compte l’analyse des paroles, la mélodie et l’historique d’écoute, l’algorithme permet aux auditeurs de découvrir de nouvelles chansons qu’ils aimeraient tout en aidant l’industrie musicale à prendre des décisions éclairées.
Cela peut aider les artistes à se concentrer sur la création de nouvelles musiques en sachant que leur travail a plus de chances d’être apprécié par le public et encourage les plateformes de streaming musical à mieux recommander de nouvelles musiques à leurs utilisateurs.