向量数据库结合 **音频相似性搜索** 与 **embedding** 技术,依托 **大模型** 与 **神经网络**,构建音乐推荐体系,实现风格匹配与个性化推送。

音乐数据的 embedding 生成逻辑

音频数据的向量化需捕捉旋律与风格特征:

·音频特征 embedding:音频相似性搜索提取节奏、音调的声学特征,生成音乐向量;

·歌词文本 embedding:BGE 模型处理歌词内容,关联情感主题;

·用户听歌 embedding:LSTM 模型处理播放历史,捕捉音乐偏好。某音乐平台采用该策略,使 **embedding** 风格匹配准确率提升 36%。

向量数据库的音乐索引优化

向量数据库针对音乐场景设计:

·风格类型索引:基于 **embedding** 中的音乐风格建立倒排索引,快速筛选同类歌曲;

·情感标签索引:关联 embedding 与喜怒哀乐等情感标签,匹配用户心情;

·歌手关联索引:建立歌手与歌曲 embedding 的关联,推荐同风格歌手作品。某音乐 APP 借此将推荐检索延迟降至 110ms。

大模型与神经网络的协同推荐

在 “大模型+神经网络” 流程中:

1.音乐与用户数据经 **神经网络** 生成 **embedding**;

1.向量数据库通过 **音频相似性搜索** 召回相似音乐 embedding;

1.大模型整合结果生成个性化歌单。该系统使某平台的用户听歌时长增加 25%。