Сервисы-агрегаторы музыки используют нейронные сети для автоматической идентификации треков для создания персонализированных рекомендаций. 12

Нейросети анализируют звучание треков и строят аудиовектор композиции. 1 У треков с близким звучанием получаются близкие векторы, и таким образом можно найти похожие мелодии. 1

Также сервисы анализируют каждый загруженный в систему аудиофайл. 3 Трек нарезается на фрагменты — по ним делаются спектрограммы, понятные машинам. 3 Так нейросети обучаются на «внутренностях» популярных треков, по которым много отзывов. 3 После этого алгоритм подбирает что-то похожее по звучанию из тех холодных треков, которые мало кто слышал. 3

Кроме того, с помощью глубоких нейронных сетей сервисы могут понимать интересы пользователя и прогнозировать возможные варианты их развития. 2