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Diese KI analysiert die Stimmung in deinem Spotify-Jahresrückblick

2020 war ein hartes Jahr. Mit einem Tool von Cyanite kannst du nachschauen, wie schlecht die Stimmung in deiner Spotify-Playlist wirklich war.

Von Jan Vollmer
2 Min. Lesezeit
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Mit der App von Cyanite kannst du die Stimmung von einzelnen Songs oder einer ganzen Playlist auswerten lassen. (Screenshot: Cyanite)

Der Streamingdienst Spotify hat gerade für seine Nutzerinnen die Jahresrückblicke freigeschaltet – auf Social Media machen Memes dazu unter dem Hashtag #SpotifyWrapped die Runde.

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Mit einem Tool beziehungsweise einer künstlichen Intelligenz von Cyanite kannst du die Songs in deiner Playlist auch nach Stimmung analysieren lassen. Cyanite kann dir damit gewissermaßen an deiner Musik zeigen, wie schlimm 2020 wirklich war.

„Wir haben eine API zu Spotify für die Preview vom Song – die Analyse findet dann auf unserem System statt. Du kannst also theoretisch jeden Song von Spotify auf dessen Stimmung analysieren,“ schrieb Jakob Höflich, der Gründer von Cyanite, in einer Email an t3n.

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Wie das funktioniert

Cyanite wendet dafür Deep Learning auf sogenanntem Music Information Retrieval an. Damit kann die KI jeden verfügbaren Song „anhören“ und Informationen daraus extrahieren, sowas wie Stimmung, Genre, BPM, Tonart, Stimme und Instrumente.

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Die KI wurde dafür mit Songs trainiert, die schon beispielsweise als „traurig“ oder „glücklich“ gelabelt wurden. Sie versucht dann, repräsentative Muster im Spektogramm der Musik zu erkennen, die signifikant für beispielsweise eine bestimmte Emotion oder ein bestimmtes Genre sind.

Diese Muster und Strukturen werden dann in noch nicht „gehörten“ Songs wiedererkannt und dem entsprechenden Tag zugeordnet. Es ist also mehr als das bloße Wiedererkennen von Songs à la Shazam; die Musik wird mit Parametern wie Genre, Mood, Tonart, Tempo oder Instrumenten indexiert.

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Was man damit machen kann

Cyanite kann mit der eigenen KI nicht nur deine Spotify-Playlist analysieren, sondern mit den automatisch generierten Tags Musikbibliotheken in kurzer Zeit indexieren, ordnen und zugänglich machen. Auf Grundlage dieses Taggings bietet das Startup verschiedene Such- und Empfehlungsalgorithmen an, die die professionelle Arbeit mit Musik leichter machen. Wer zum Beispiel für einen Werbe-Videoclip einen Song wie Hans Zimmers Inception sucht, kann sich ähnlich Tracks in der eigenen Musikbibliothek anzeigen lassen.

Aktuell nutzt RTL die Algorithmen von Cyanite für die interne Stock-Musik, der SWR für das Radio der Zukunft und die amerikanische DJ-Plattform BPM Supreme nutzt sie für ihre Musikempfehlungen.

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