14、利用数据挖掘实现自动化 MP3 标签编辑

利用数据挖掘实现自动化 MP3 标签编辑

1. 音乐行业现状与问题

如今，音乐领域不断发展和拓展。随着技术的进步，音乐能够触达更多精通科技的人群。音乐流媒体市场涌现出如 Spotify、Gaana、Apple Music、YouTube Music 等巨头企业，这与过去的音乐收听方式有很大不同。过去，音乐常从苹果音乐的 iTunes 等服务购买和下载，每首歌低至 0.3 美分。然而，从旧音乐数据库和其他分发网站下载的歌曲往往缺少元数据，像艺术家姓名、制作年份、专辑封面等关键信息缺失。手动添加这些元数据耗时且资源消耗大，因此需要利用数据挖掘和机器学习对元数据进行分类，以解决这一问题。

2. 音乐元数据的重要性

• 定义 ：音乐元数据是与歌曲文件相关的数据集合，包括艺术家姓名、制作人、词曲作者、歌曲标题和发行日期等。
• 作用 ：
  • 对于创作者和发行商，全面的元数据有助于有效识别、组织和交付音频内容，便于收取和分配版税。
  • 对于数字服务提供商（如 Spotify、Apple Music 等），元数据可用于向听众推荐相似艺术家，帮助策展人制作热门播放列表。
  • 对于听众，详细的元数据能提升收听体验，帮助他们识别内容及其创作者。
  • 准确的元数据在分配版权和版税方面起着关键作用。

若内容提供商在分发时未能提供完整详细的元数据，整个音乐生态系统的信息将无法同步，所有相关权利持有者将无法获得应有的版税。例如，一首歌曲由多