Recommandation musicale personnalisée utilisant la reconnaissance des émotions en temps réel

La demande croissante de systèmes de recommandation musicale corrélés aux émotions des utilisateurs a été renforcée par la popularité des expériences numériques personnalisées. Dans ce travail, une application plus spécifique de l'apprentissage automatique sera réalisée, un système de recommandation musicale piloté par l'émotion via la reconnaissance des émotions. En intégrant les émotions faciales, le ton de la voix et l'humeur générale, le système construit des playlists personnalisées en temps réel. Globalement, la cartographie des émotions est effectuée à l'aide de techniques avancées telles que les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) avec le traitement du langage naturel (NLP) pour l'intégration multimédia. La recherche met également en lumière les tentatives de l'étude pour équilibrer les préférences musicales et émotionnelles de l'utilisateur face à des défis tels que la diversité des jeux de données, la généralisation des émotions et la scalabilité du système en tant que tel. Les résultats fournissent des preuves du succès des cadres basés sur l'apprentissage automatique pour améliorer la satisfaction et l'interaction des utilisateurs, rendant les applications de cette technologie pertinentes dans le domaine en constante expansion des applications centrées sur les émotions.