腾讯音乐|腾讯音乐2021年报：研发投入增加，用科技诠释音乐温度( 二 ) 财报|数字音乐

02PDM、多维评分等音乐“黑科技”：搭建行业服务技术体系
如果说TME live通过技术投入不断优化用户沉浸式的线上演出体验，那么PDM技术则解决了用户最基本的听歌需求。
近几年，风格迥异的好音乐呈现喷涌之势，让人看花了眼，然而万千乐评人尚且有万千口味，如何以更为客观的角度从这些海量音乐中筛选出好听的歌曲，继而传递给万千大众；同时借助人工智能驱动的数据分析工具为音乐人分析作品走红的可能性，帮助其在创作上建立自信并找到知音？
为此，自2019年以来， TME旗下创新技术团队先后持续走访数十家音乐厂牌，通过接触广大音乐人，直接深入理解音乐行业各个环节的痛点、需求，研发出了 Predictive Model(PDM) 技术。
这是一项用于辨识歌曲是否动听和容易走红的预测型推歌技术，在2020年国际音频检索评测大赛（MIREX）上， PDM技术在“预测识别（Patterns for Prediction）”中一举打破世界纪录，以91.6%的识别准确率，突破性将此前纪录提升了近20% 。
这项技术也被广泛应用于TME平台的优质歌曲挖掘和宣推。过去一年里， PDM已经分析了几千万的音乐内容，挖掘了数十万的无流量优质内容和数以万计的优质音乐人。而通过加大科研投入，用新技术手段支持音乐人多元化发展，帮助独立音乐人扩大其影响力和构建粉丝基础已经成为腾讯音乐的新常态。
即使是0播放量的作品， PDM技术也能根据音频和歌词内容给予充分且匹配的受众识别与曝光，击碎渠道壁垒，大幅提升了歌曲受众的全面性和准确性，让歌曲得以更高效、精准地覆盖到目标人群。
通过PDM技术，不少冷门的歌曲走入大众视野的同时，大量非头部音乐人的优质作品也因此获得了更多的曝光。其中表现亮眼的作品包括来自音乐人伏仪的歌曲《时光采样》，该作品创下了独立音乐人流媒体歌曲首日播放纪录，以及温奕心的《一路生花》，该作品登上了多个热门电视台的跨年演出现场。
值得一提的是，除了能对歌曲本身的旋律等维度进行分析之外， PDM还能根据唱功、音色独特性等特征对歌手的live进行智能评估，帮助音乐人“对症下药” ，找到自己需要提升的方面和最合适的音乐方向，助力音乐人一路高效成长。
换句话说，在PDM技术的帮助下，制作精良的歌曲和才华横溢的音乐人都不再难出头，为音乐行业打开了更大的未来。
去年，在TME发起的系列技术交流分享活动“TME科技乐享季”中， TME邀请了集团内部10多位技术专家系统化、持续地做前沿的音乐科技应用交流，其中包括智能优化。比如，人们对于音乐的获取越来越简单，打开APP、输入关键词就可以聆听心仪的音乐。而就是这样的小举动，背后却凝聚了大智慧。为避免因输入失误造成的结果偏差，技术专家们对于多字、少字、错别字、乱序等情况下的搜索结果进行了优化。
这些硬核的技术，既确保了TME持续完善其技术支撑体系，也为TME在整个数字音乐领域的长期探索打下了坚实基础。
以TME旗下的天琴实验室为例，针对用户格外关注的几项音乐黑科技，如歌曲动态背景视频、AI竖版智能剪辑、听歌识曲技术、哼唱识别技术、多维度歌唱评价、歌声美容-智能修音等技术进行了全面深入的趣味解读。
去年TME旗下的天琴实验室为听障人群打造的国内首张低频公益专辑《听见“听不见”的音乐》，也展现了科技与音乐碰撞的温度，以及背后TME对人的关注。
此外，在2021年底， TME还联合中国科学院自动化所，为央视总台音乐节目《唱出我新声》提供技术支持，其中就有全民K歌的多维打分玩法。这套专业歌唱评价系统根据算法，从音准、节奏、气息、情感、技巧等多个维度对歌手的演唱进行评分，这在一定程度上也是一次面向大众的音乐科技进步成果展示。