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音乐标签的添加需要结合作品的基本属性、内容特征及用户需求,以下是具体建议:
一、基础属性标签
包括歌曲名、艺术家、专辑、发行年份、音乐时长等,为AI提供初步区分依据。
格式与来源
标注音频格式(如MP3、FLAC)及来源信息(如Discogs、MusicBrainz导入)。
二、音乐内容标签
风格与情绪
如古典、流行、爵士、欢快、舒缓等,帮助AI理解音乐氛围。
乐器与节奏
指出主要乐器(钢琴、吉他)及节奏类型(快速/中速),辅助AI模拟或推荐类似风格。
调式与和声
标注大调/小调、和弦结构(三和弦/七和弦),提升音乐分析的准确性。
三、用户体验标签
听觉特征
如柔和/刺耳、空灵/厚重,反映音乐给人的直观感受。
使用场景
指出适用场景(运动/休闲/工作),帮助AI推荐匹配环境音乐。
用户反馈
包括用户评分、收藏/喜欢次数等数据,作为AI优化推荐的依据。
四、高级语义标签
主题与情感变化
描述音乐主题(如爱情/励志)及情感起伏,挖掘深层内涵。
动态与音色特征
如动态范围、音色独特性(明亮/低沉),增强音乐辨识度。
注意事项
标签规范性:
使用官方标准标签(如MP3tag、Music Tag)或通用术语,避免混淆。
同一属性不宜重复标注(如“舒缓”与“放松”可合并为“轻松”)。
中文标签建议添加英文翻译,提升搜索兼容性。
通过合理组合以上标签,可有效提升音乐库的检索效率与AI创作能力。