Вторая статью про ИИ музыку

Я начал собирать материал для статьи ещё 2 недели назад. База данных на текущий момент весит 30+ Гб. Сейчас в основном занимаюсь аналитикой. Готово будет примерно в течение одной-двух недель. В ней будет:

1. Про классификатор аудио. Я решил-таки его заопенсорсить. Расскажу про математический аппарат, покажу пример работы на тестовых данных.

2. Снова затрону текущее состояние Яндекс Музыки. Всё аудио у меня не получится проанализировать, но с января по май этого года точно смогу.

———

Теперь заспойлерю для вас кое-какую информацию, которую я уже выяснил в ходе аналитики. Не зря же вы подписаны на этот канал. Информация основана на релизах за май 2026 года с количеством лайков >= 10.

1. Соотношение слушателей к лайкам у ИИ / не ИИ артистов заметно отличается. У ИИ артистов слушателей больше, но при этом им меньше ставят лайков. По-моему, это хороший кандидат для признака для классификатора по метаданным.

2. Жанры с наибольшим количество ИИ треков: поп, рок и рэп. Если смотреть на соотношение, то фолк и шансон.

3. Жанры с наименьшим количеством ИИ треков: классическая музыка и русский рэп (внезапно). Слушайте русский рэп - так меньше шансов нарваться на ИИ.

4. Главные создатели ИИ-музыки: SFEROOM DISTRIBUTION, Aerosound и nostalgic. Вместе они создают больше половины всех нейротреков.