यदि आप Spotify.me में लॉग इन करते हैं, तो आप इस Spotify साइट पर आपके द्वारा सुने जाने वाले संगीत के माध्यम से Spotify आपको कैसे समझते हैं, का एक व्यक्तिगत सारांश प्राप्त कर सकते हैं। यह कमाल है!

मैं बहुत संगीत सुनता हूं और डेटा के साथ काम करने का आनंद लेता हूं, इसलिए इसने मुझे अपने संगीत संग्रह का विश्लेषण करने की कोशिश करने के लिए प्रेरित किया।

मैं बहुत उत्सुक था अगर वहाँ कोई विशिष्ट सामग्री है कि हिट गाने बना रहे थे। क्या उन्हें शांत करता है? हम हिट्स क्यों पसंद करते हैं, और क्या उनके पास एक निश्चित "डीएनए" है?

कार्य

इससे मुझे Spotify डेटा का उपयोग करके दो प्रश्नों के उत्तर देने का प्रयास करना पड़ा:

1. मेरी संगीत प्लेलिस्ट कैसी दिखती है?
2. क्या सभी हिट गीतों के लिए विशिष्ट ऑडियो विशेषताएँ सामान्य हैं?

उपकरण

सौभाग्य से, Spotify से कनेक्ट करने, डेटा प्राप्त करने और फिर इसे देखने के लिए बहुत सरल उपकरण हैं।

हम पायथन 3 प्रोग्रामिंग भाषा , पायथन स्पॉटिपी लाइब्रेरी के साथ काम करेंगे, जो आपको Spotify वेब एपीआई से कनेक्ट करने की अनुमति देता है , और हम plot.ly और Seaborn का उपयोग करके डेटा की कल्पना करेंगे।

डेटा सरणी

प्रत्येक कोड के अंत में, Spotify 100 सबसे अधिक खेले जाने वाले गीतों की एक प्लेलिस्ट को संकलित करता है। मेरे द्वारा उपयोग किया गया डेटासेट पहले से ही कागेल: 2018 के शीर्ष स्पॉटिफ़ ट्रैक पर अपलोड किया गया है। Spotify के साथ 100 सबसे लोकप्रिय गीतों की सूची हिट का अध्ययन करने के लिए उचित मात्रा में डेटा की तरह लगता है, है ना?

चलो शुरू हो जाओ!

आरंभ करने के लिए, आपको developer.spotify.com पर एक खाता बनाना होगा। उसके बाद, आप सीधे Spotify वेब एपीआई कंसोल तक पहुंच सकते हैं और विभिन्न एपीआई एंडपॉइंट की खोज शुरू कर सकते हैं।

नोट : परियोजना के लिए मैंने जिस कोड का उपयोग किया है उसका लिंक पोस्ट के अंत में है।

Spotify वेब API से कनेक्ट होने के बाद, हम Spotipy पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करके एक Spotify ऑब्जेक्ट बनाएंगे, जिसका उपयोग हम तब Spotify समापन बिंदु पर अनुरोध भेजने के लिए करेंगे।

import spotipy from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials from spotipy import util cid =”Your-client-ID” secret = “Your-Secret” client_credentials_manager = SpotifyClientCredentials(client_id=cid, client_secret=secret) sp = spotipy.Spotify(client_credentials_manager=client_credentials_manager) 

मेरा प्लेलिस्ट डेटा का विश्लेषण

यह डेटा विज्ञान के सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। यहां हमारा लक्ष्य मेरी प्लेलिस्ट में संगीत के प्रकार को समझना, किसी भी दिलचस्प टिप्पणियों को निकालना और 2018 के सैकड़ों लोकप्रिय गीतों की ऑडियो विशेषताओं के साथ उनकी तुलना करना है।

कलाकार की फ्रीक्वेंसी ग्राफ

मेरी प्लेलिस्ट में कलाकार कितनी बार दिखाई देते हैं

इस हिस्टोग्राम को देखते हुए, मैं समझ सकता हूं कि कलाकार मेरी एक प्लेलिस्ट में कितनी बार मिलते हैं।

ऑडियो विनिर्देशों

अब आइए प्लेलिस्ट के गीतों की ऑडियो विशेषताओं पर एक नज़र डालें। Spotify ने Spotify पर प्रत्येक ट्रैक के लिए ऑडियो विनिर्देशों की एक सूची तैयार की है! यहां उन विशेषताओं का संक्षिप्त विवरण दिया गया है जिनका उपयोग हम इस लेख में करेंगे:

वाद्य यंत्र : यह भविष्यवाणी करता है कि ट्रैक में कोई स्वर नहीं है। इस संदर्भ में, ध्वनियों "ओह" और "आ" को वाद्य माना जाता है। रैप या शब्दों के साथ ट्रैक स्पष्ट रूप से "मुखर" हैं। इंस्ट्रूमेंटल वैल्यू 1.0 के करीब है, यह संभावना उतनी ही अधिक है कि ट्रैक में आवाज नहीं है।

ऊर्जा : यह 0.0 से 1.0 तक की सीमा में एक मूल्य है जो एक गीत की "चमक" और "गतिविधि" को मानने के लिए मानदंड की विशेषता है। आमतौर पर ऊर्जावान रचनाएं तेज, तेज और शोर वाली होती हैं। उदाहरण के लिए, मृत्यु धातु में उच्च ऊर्जा होती है, और बाख की प्रस्तावना में इस पैमाने पर कम संकेतक होते हैं।

ध्वनिकता : आत्मविश्वास का एक माप है कि एक रचना 0.0 से 1.0 की सीमा में ध्वनिक है। 1.0 का मान उच्च आत्मविश्वास का अर्थ है कि रचना ध्वनिक है।

लीनिंग : एक रिकॉर्डिंग में श्रोताओं की उपस्थिति को पहचानता है। लिविंग वैल्यू जितनी अधिक होगी, गीत के लाइव होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। 0.8 से ऊपर का मान लाइव प्रदर्शन में गंभीर आत्मविश्वास देता है।

भाषण (पाठ) : भाषण एक गीत में पाठ की उपस्थिति का पता लगाता है। यदि रचना की वाक्पटुता 0.66 से ऊपर है, तो इसमें सबसे अधिक संभावना पाठ की है, 0.33 से 0.66 तक के मान का अर्थ है कि गीत में संगीत और शब्द दोनों हो सकते हैं, और 0.33 से नीचे के मान का अर्थ है कि गीत में कोई शब्द नहीं है।

डैनसैबिलिटी : डैनसैबिलिटी में टेम्पो, रिदम स्टेबिलिटी, बीट स्ट्रेंथ और जनरल कॉन्स्टेंसी जैसे म्यूजिकल एलिमेंट्स पर आधारित डांस ट्रैक की उपयुक्तता का वर्णन है। ०.० के मान के साथ रचनाएँ सबसे कम खाने योग्य हैं, १.० के मान के साथ सबसे अधिक चलने योग्य हैं।

मान: 0.0 से 1.0 तक की सीमा में यह मान गीत द्वारा बताई गई संगीतमय सकारात्मकता का वर्णन करता है। उच्च वैलेंस वाले गाने अधिक सकारात्मक ध्वनि करते हैं (यानी वे खुशी, खुशी या उत्साह को व्यक्त करते हैं), और कम वैलेंस वाले गाने अधिक नकारात्मक ध्वनि करते हैं (यानी वे उदास, उदास या गुस्से में हैं)।




मेरी प्लेलिस्ट में संगीत शैलियों का वितरण

अवलोकन परिणाम:

• मेरी प्लेलिस्ट के अधिकांश गीतों में नृत्य का व्यापक वितरण है और इसमें कई "खुश" गाने नहीं हैं, जैसा कि 0.5 वैलेंस से नीचे के मूल्यों के साथ गाने की उच्च आवृत्ति से देखा जा सकता है। इसलिए, हम कह सकते हैं कि मुझे ऐसे गाने पसंद हैं, जिन्हें आप नाच सकें (और यह सच है!)
• वाक्पटुता, वाद्ययंत्र और थोड़ी सी जीवंतता के लिए चार्ट पर एक स्थिर वंश है। यह हमें बताता है कि मेरी प्लेलिस्ट के संगीत में शायद ही कभी शब्द हैं, कुछ वाद्य रचनाएं और गीत लाइव प्रदर्शन किए गए हैं।
• ध्वनिकता लगभग 0 और 1 के बीच समान रूप से वितरित की जाती है, अर्थात इस विशेषता में मेरी कोई प्राथमिकता नहीं है। (मैं आमतौर पर ध्वनिक गाने पसंद करता हूं, लेकिन मैं प्रत्येक गीत के लिए ध्वनिक कवर की तलाश नहीं करूंगा)।
• अंत में, ऊर्जा सामान्य रूप से वितरित की जाती है और दोनों छोरों पर छोटी पूंछ होती है, जिसका अर्थ है कि मेरी प्लेलिस्ट में जोड़े जाने की संभावना कम है। यही है, वास्तव में, मुझे मध्यम ऊर्जा के साथ रचनाएं पसंद हैं।
• मेरी रचनाएँ इतनी लोकप्रिय नहीं हैं

2018 शीर्ष 100 गाने डेटा विश्लेषण

मेरे एप्लिकेशन में कागले से डेटा ऐरे को डाउनलोड करने और आयात करने के बाद, मैंने सबसे लोकप्रिय कलाकारों का विश्लेषण करके शुरुआत की, जो इस सूची में हिट की संख्या से निर्धारित होता है।


आवृत्ति द्वारा 2018 शीर्ष 100 गाने कलाकार

टॉप 100 सॉन्ग 2018 में कलाकार सबसे अधिक देखे गए


कोड स्निपेट




पोस्ट मेलोन और XXXTENTACION

अब चलो हमारे डाटासेट में सौ सबसे लोकप्रिय गीतों की ऑडियो विशेषताओं की जांच करें, और देखें कि वे कैसे दिखते हैं! हम अपनी प्लेलिस्ट के लिए एक ही हिस्टोग्राम बनाएंगे ताकि आप बाद में उनकी तुलना कर सकें।




शीर्ष 100 गीत 2018 में संगीत शैलियों का वितरण

हिस्टोग्राम को देखते हुए, हम देख सकते हैं कि शीर्ष 100 रचनाओं में निम्नलिखित विशेषताएं हैं:

• बहुत उच्च नृत्य और ऊर्जा, लेकिन लाइव प्रदर्शन की कम संभावना, पाठ और ध्वनिकी की उपस्थिति (हम पहले से ही कुछ संकेत देखते हैं कि मेरी प्लेलिस्ट शीर्ष 100 की तरह शांत नहीं है)।

उदाहरण के लिए, हमारे डेटासेट के ड्रेक के गाने "इन माय फीलिंग्स" में एक उच्च गुणवत्ता वाला और अपेक्षाकृत उच्च ऊर्जा मूल्य है।


अंत में, मैंने शीर्ष 100 गीतों की एक पंखुड़ी आरेख बनाने का फैसला किया और उस पर मेरी प्लेलिस्ट में ऑडियो की विशेषताओं को रखा।

शीर्ष 100 गाने नीले रंग में दिखाए गए हैं और मेरे गाने नारंगी में दिखाए गए हैं।

निष्कर्ष

तो ऐसा लगता है कि मेरे पास पोस्ट की शुरुआत से दोनों सवालों के जवाब हैं। मैं यह देखने में कामयाब रहा कि मेरा संगीत कैसा है और मुझे हिट गानों का डीएनए मिला। मेरी प्लेलिस्ट से ऑडियो की विशेषताएं शीर्ष 100 की तरह हैं, लेकिन मेरे पास अधिक ध्वनिक गीत और लाइव प्रदर्शन कम हैं।

एक हिट गीत लिखना चाहते हैं? बड़ी ऊर्जा और सकारात्मकता के साथ उसका नृत्य करें।

मैं परिणामों से प्रसन्न हूं, लेकिन मैं शोध जारी रखना चाहता हूं।

पूरे प्रोजेक्ट का कोड GitHub पर पोस्ट किया गया है ।

यहां मैं आगे क्या करने की सलाह देता हूं :

• जानें कि आप अपनी व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और अनुशंसित विज्ञापनों को निर्धारित करने के लिए अपनी प्लेलिस्ट का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
• K- माध्यमिक मशीन लर्निंग क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके यह पता करें कि कौन से गाने आपके जैसे हैं। इसलिए आप उन नए गानों की खोज कर सकते हैं जो आपको पसंद हों।
• अपनी ऑडियो विशेषताओं के आधार पर गीतों की "लोकप्रियता" का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें

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इस विषय पर उपयोगी लेखों के लिए एल्विन चुन , अश्रिथ और जॉन कोच का धन्यवाद । Spotify और Spotipy, भयानक एपीआई और पुस्तकालय के लिए धन्यवाद!