Разработчики плейлист-генератора Instant Mix, способного обучаться и изучать музыкальные предпочтения пользователя, сделали следующий логический шаг и применили технологию акустического анализа и машинного обучения ко всей выборке музыкальных клипов на Youtube с целью попробовать выявить потенциальные «хиты» среди новых, никому не известных исполнителей.
Первым делом они с помощью известных технологий распознавания образов выбрали только те видеоролики, которые снимались в домашних условиях, то есть домашнее видео. Это было сделать несложно: температура цвета, средний или крупный план человека на протяжении всего ролика (в кадре голова и плечи), зафиксированная позиция камеры.
А затем начиналось самое интересное — применялся акустический анализ, аналогичный тому, что используется в Instant Mix. К нему добавили движок распознавания минимального количества оценок пользователей (для самообучения) — и через какое-то время технология смогла самостоятельно оценивать качество видео, предугадывая оценку среднего пользователя. Фактически, разработчики получили настоящую технологию раннего распознавания хитов, которые нравятся массовой аудитории. Возможно, с его помощью можно будет отыскивать в огромном количестве любительских видеозаписей выступления потенциальных звёзд — и получится такая «Фабрика звёзд» в исполнении компьютерного алгоритма.
Чтобы извлечь какую-то пользу из созданной технологии, разработчики запустили видеоигру Youtube Slam, куда попадают отобранные алгоритмом «лучшие» из домашних видеозаписей, а все пользователи могут голосовать за них. За несколько недель игры уже обнаружено несколько вполне интересных музыкантов. У некоторых из этих видеороликов было менее 100 просмотров, когда алгоритм их выбрал.
