基于深度学习的音乐推荐算法研究

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概要

  为了解决上述的问题，本文提出了两种音乐推荐算法模型，主要工作如下：
　　（1）提出了一种基于卷积神经网络的音乐推荐算法。针对协同过滤等音乐推荐算法存在冷启动和无法深层次提取音乐音频的有效特征，以及重复利用相同的用户历史记录数据，没能使用音乐本身包含的特性等问题，于是引入能够反映音乐特性的音频谱图和音乐类别描述元数据等来构建其特征数据。该算法首先对原始音频数据进行预处理，然后构建基于 梅尔频谱图特征集，即为了保留音频更多有效的潜在特征，将处理好的音频数据进行FFT和梅尔滤波器处理，最后对结果取对数运算，以此作为本算法模型的输入，在推荐时利用基于内容的推荐原理计算用户的偏好，并为其推荐喜欢的音乐。
　　（2）提出了一种基于深度强化学习的音乐推荐算法。针对上述提到的用户兴趣通常是动态变化的和当前的音乐推荐算法无法做长期决策，以及无法有效地挖掘用户的潜在偏好，且推荐缺乏多样性等问题，采用深度强化学习对音乐推荐过程进行模拟，利用词向量技术预训练生成的向作为该模型的输入，并引入经验回放机制，将用户交互生成的经验轨迹暂存在经验池中，进行有监督训练。该算法是以DDPG 核心的音乐推荐模型，使用交互式试错机制进行学习用户对音乐动态变化的兴趣，并在其探索策略下对短期收益和长期收益进行有效的模拟，从而能够为用户主动挖掘其感兴趣或有潜在偏好的音乐，且能更多关注长尾信息，达到多样性推荐。
关键词：音乐推荐系统；卷积神经网络；深度强化学习；特征提取；潜在偏好

一、基研究内容

  音乐推荐和其他类型的推荐相比，具有自身的特殊性。它受到音乐的音频内容、用户的情感诉求以及环境氛围的影响。音乐的推荐可以使用用户历史数据进行推荐，也可以利用音乐音频的特性、音乐的流行度以及用户的交互进行推荐。为了应对音乐推荐的难点、探索出适合音乐推荐的模型，解决当前音乐推荐不能满足用户多样性需求和无法准确地挖掘用户潜在兴趣等问题，本文提出了基于深度学习和强化学习的两类音乐推荐算法，具体的研究目标和创新点包括以下几项：
（1）推荐系统和音乐推荐的研究
　　本文首先详述了推荐系统以及音乐推荐的相关内容，然后对音乐推荐系统的特点和难点进行总结，并对比较常用的音乐推荐相关技术展开深入的论述，最后研究了两种比较流行的音乐推荐模型。
（2）基于卷积神经网络的音乐推荐算法
　　为了得到更好推荐的效果，本文对音乐音频的数据增强进行研究，包括音频和图像的增强。例如，通过对音乐音频的特征提取得到可以准确表达其本质特征的 梅尔谱图，然后对音频谱图进行相应的数据增强，同时对网络模型进行优化设计及训练，并依据实验方案对其推荐效果的验证。
（3）基于深度强化学习的音乐推荐算法
　　在实际的音乐推荐中，首先利用马尔可夫决策过程对用户兴趣的动态变化过程进行模拟，并结合DDPG预测最佳推荐策略 和相应的奖励 ，然后对本模型进行设计及优化，并通过对比实验进行有效性的验证。

二、基于卷积神经网络的音乐推荐算法

3.3.1 音乐推荐预测流程

3.3.1.1 模型整体流程

本算法的整体流程如图3.11所示。

图3.7 音乐推荐算法流程图
　　由图3.7可知，本算法大致分为6个部分：音频数据的获取、音乐预处理与增强、Log梅尔谱图的生成、音频图像处理与增强、DCNN推荐预测以及推荐预测结果和分析。其中，1、2和3属于数据处理和增强阶段，4属于模型训练和优化阶段，5属于模型评估阶段。
具体的实现步骤如下：
（1）获取原始音频数据。从公开数据集以及音乐网站收集音乐的音频数据，并对其进行必要的整理和初步筛选；
　　（2）音频数据预处理。首先根据三个原始数据集各自的音乐类别分别对它们的音频数据进行归类，然后对它们的每个类别进行重新命名，即采用每首音乐“类别-ID”的形式进行标识；
　　（3）音乐的音频增强。对音乐的音频增强主要分为降噪（ANC）、回声消除（AEC）和调整采样率（ASR）等，是数据增强的重要一环，直接影响能否生成包含有效且准确潜在特征的音频谱图；
　　（4）音乐特征集的构建。主要包括音频信号的声谱图、梅尔频谱以及 梅尔谱（LMS）以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）[56]等。
　　（5）模型训练与优化。将获得的 梅尔谱图分为训练集、验证集和测试集，然后输入到推荐预测模型中进行训练、优化，通过DCNN提取潜在特征；
　　（6）模型评估与结果分析。对模型进行多角度有效性的评估，并通过计算输出结果的评价指标，对模型效果作
出分析。

三、总结

  随着互联网的迅猛发展和人们的生活水平的不断提高，在线聆听数字化音乐产品成为了人们日常休闲娱乐的重要生活方式，但网络有数以万计的音乐资源，人们在传统的音乐检索方法下难以迅速寻找到自己感兴趣的音乐，而且面对纷繁复杂的数字化数据库，感到无所适从。因此推荐系统横空出世，在一定程度上解决了人们日益增长的美好视听需求和体验与大数据时代的信息过载之间的矛盾。推荐系统技术的研发成为了各大公司的重中之重，也为其产生了巨额利润。
　　本文立足于当下比较先进的深度学习和强化学习技术，主要进行探索和研究其如何在音乐推荐中的发挥作用和提升音乐推荐系统的用户体验，且着眼于现有音乐推荐算法另辟蹊径寻找突破，本文具体的工作和创新如下：
　　（1）全面地概述了音乐推荐系统的研究背景与意义，然后对其国内外的研究现状和发展方向进行了阐述和梳理，同时系统且简练地论述了音乐推荐的相关技术，并深刻地分析了传统推荐算法的优势和缺点，引出了深度学习、强化学习应用在音乐推荐中的这一技术革新，从而顺理成章得出本文的主要研究内容。
　　（2）研究了基于深度卷积神经网络的音乐推荐算法（Music Recommendation Based on Deep Convolutional Neural Network，MRB-DCNN）。首先对该模型使用的技术，以及音频信号特征表示进行详细的论述，然后介绍了CNN的理论基础和网络结构特点，最后设计出用于音乐推荐的深度学习算法。为了能得到更好的推荐效果，本文对音乐的谱图进行信息增强，并改进了CNN的网络结构，使其训练更稳定。
　　（3）研究了基于深度强化学习的音乐推荐算法（Music Recommendation Based on Deep Reinforcement Learning，MRB-DRL），该算法针对用户对音乐兴趣的动态变化使用DRL的交互式试错机制进行学习，并在其探索策略下可以对短期收益和长期收益进行有效的模拟，进而能够为用户主动寻找感兴趣或潜在偏好的音乐，且能深入挖掘长尾信息，达到多样性推荐。

四、目 录

第1章 绪论8
1.1 研究背景与意义8
1.1.1 研究背景8
1.1.2 研究意义8
1.2 国内外研究现状9
1.3 本文的研究内容11
1.4 本文结构安排11
第2章 音乐推荐相关技术13
2.1 协同过滤推荐算法13
2.1.1 基于用户的协同过滤推荐13
2.1.2 基于物品的协同过滤推荐14
2.2 基于内容的推荐算法15
2.3 基于知识的推荐算法18
2.4 混合推荐算法19
2.5 深度学习21
2.5.1 神经网络21
2.5.2 深度神经网络25
2.5.3 网络优化算法29
2.5.4 正则化技术32
2.6 强化学习35
2.6.1 强化学习概述35
2.6.2 基于值函数的方法36
2.6.3 深度强化学习40
2.7 本章小结44
第3章 基于卷积神经网络的音乐推荐算法45
3.1 引言45
3.2网络结构概述46
3.3 基于卷积神经网络的音乐推荐算法49
3.3.1 音乐推荐预测流程49
3.3.1 模型结构设计3.29+[参数设置写在以下内容中]51
3.3.3 相关函数的选择53
3.5实验结果与分析56
3.4.1 实验方案56
3.4.2 实验结果分析3.30-31+58
3.6本章小结59
第4章 基于深度强化学习的音乐推荐算法60
4.1 问题描述与动机60
4.2 算法核心61
4.2.1 Word2Vec61
4.2.2 深度确定性策略梯度62
4.3 基于深度强化学习的音乐推荐算法64
4.3.1 模型结构概述64
4.3.2 马尔科夫决策过程模型64
4.3.3 模型的算法构建67
4.3.4 算法的时间复杂度[可考虑不要]68
4.4 实验结果与分析68
4.4.1 实验方案68
4.4.2 实验结果分析69
4.5 本章小结69
第5章 结论70
5.1 总结70
5.2 展望70
参考文献72
附录A 攻读硕士学位期间科研成果77
致 谢78