Historyczna ewolucja sztucznej inteligencji w muzyce

XX wieku, kiedy to pierwsi informatycy zaczęli badać ideę wykorzystania algorytmów do komponowania muzyki. Kluczowym momentem w tej erze było stworzenie "Illiac Suite" w 1957 roku przez Lejarena Hillera i Leonarda Isaacsona, pierwszej znaczącej kompozycji wygenerowanej komputerowo. Odkryj Musenet, Magenta i początki muzyki AI

‍

W latach 80. projekt Davida Cope'a "Experiments in Musical Intelligence" (EMI) był kolejnym krokiem naprzód, analizując style klasycznych kompozytorów, takich jak Bach i Mozart, w celu stworzenia podobnych kompozycji.

‍

Sztuczna inteligencja w komponowaniu muzyki dzisiaj

W 2025 roku zobaczymy znacznie zaawansowane technologie sztucznej inteligencji do komponowania muzyki:

Uniwersytety i ośrodki badawcze odgrywają ważną rolę w ewolucji kompozycji muzycznych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Na przykład na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego zespół kierowany przez profesora Shlomo Dubnova pracuje nad stworzeniem systemów do przechwytywania "milczącej wiedzy" w akompaniamencie lub interakcji między wieloma ścieżkami muzycznymi. Jaka jest rola AI we współczesnej kompozycji muzycznej?

‍

Wiodące systemy sztucznej inteligencji do komponowania muzyki obejmują MuseNet firmy OpenAI, wprowadzony na rynek w 2019 r., model sztucznej inteligencji zdolny do generowania złożonych kompozycji obejmujących wiele gatunków i różnych instrumentów. System ten opiera się na głębokiej sieci neuronowej przeszkolonej na różnych muzycznych zbiorach danych, umożliwiając mu łączenie stylów, temp i tworzenie zharmonizowanych utworów. Poznaj Musenet, Magenta i początki muzyki opartej na sztucznej inteligencji

‍

Wraz z postępami w generatywnej sztucznej inteligencji pojawiły się modele zdolne do tworzenia kompletnych kompozycji muzycznych (w tym tekstów) na podstawie prostego opisu tekstowego. Dwie godne uwagi aplikacje internetowe w tej dziedzinie to Suno AI, uruchomiona w grudniu 2023 r., oraz Udio, która pojawiła się w kwietniu 2024 r. Muzyka i sztuczna inteligencja - Wikipedia

‍

Inne popularne instrumenty w 2025 roku to:

• Boomy: przyjmuje minimalistyczne podejście, pozwalając użytkownikom bez doświadczenia muzycznego na stworzenie utworu za pomocą kilku kliknięć i zmianę jego aranżacji.
• AIVA: narzędzie do komponowania przeznaczone dla twórców, kompozytorów i muzyków, którzy potrzebują oryginalnej muzyki do projektów osobistych lub zawodowych, specjalizujące się w muzyce klasycznej, orkiestrowej i instrumentalnej. 10 generatorów muzyki AI dla twórców w 2025 roku | DigitalOcean

Jednym z interesujących aspektów jest podejście oparte na współpracy: uczenie maszynowe jest często wykorzystywane do generowania nowych fragmentów muzycznych lub pomysłów, które następnie ludzcy kompozytorzy łączą w kompletne utwory. Ta innowacja oferuje artystom bardziej dostępne sposoby tworzenia muzyki i pozwala szerszemu gronu artystów wejść do branży. Przyszłość sztucznej inteligencji w muzyce: prognozy na rok 2025 i kolejne lata | Empress

‍

Wpływ sztucznej inteligencji na rynek muzyczny

Rynek sztucznej inteligencji w muzyce szybko rośnie. Oczekuje się, że sama generatywna sztuczna inteligencja osiągnie wartość 2,92 miliarda dolarów do 2025 roku, a rynek sztucznej inteligencji w muzyce wzrośnie do 38,7 miliarda dolarów do 2033 roku. Statystyki dotyczące AI w branży muzycznej do 2025 r.: wzrost rynku i trendy

‍

Oczekuje się, że do 2025 r. muzyka generowana przez sztuczną inteligencję przyniesie branży muzycznej wzrost przychodów o 17,2%. Ponieważ coraz więcej artystów zwraca się do sztucznej inteligencji w celu komponowania, masteringu i tworzenia dzieł sztuki, technologia ta pomaga muzykom pracować szybciej i myśleć nieszablonowo. Statystyki muzyczne AI 2025 - wielkość rynku i trendy

‍

Według Reutersa, już w 2025 r. około 18% utworów przesyłanych na platformy takie jak Deezer będzie w pełni generowanych przez sztuczną inteligencję, a każdego dnia będzie ich ponad 20 000. Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję stanowi 18% wszystkich utworów przesyłanych do Deezer | Reuters

‍

Sztuczna inteligencja w spersonalizowanym słuchaniu

Główne platformy streamingu muzyki w dużym stopniu polegają na algorytmach sztucznej inteligencji, aby zrozumieć preferencje użytkowników i zapewnić spersonalizowane listy odtwarzania i rekomendacje. Platformy te, w tym Spotify, Apple Music i Amazon Music, wykorzystują zaawansowane modele sztucznej inteligencji do analizy ogromnych bibliotek muzycznych i danych o aktywności użytkowników, umożliwiając wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników. Badanie roli sztucznej inteligencji i personalizacji w streamingu muzyki - CacheFly

‍

Główne technologie sztucznej inteligencji wykorzystywane w systemach rekomendacji strumieniowego przesyłania muzyki obejmują:

1. Filtrowanie kolaboracyjne: analizuje wzorce zachowań użytkowników, aby sugerować utwory, które podobni użytkownicy polubili, zapewniając odpowiednie i angażujące treści.
2. Filtrowanie oparte na treści: koncentruje się na analizie cech elementów muzycznych, takich jak gatunki, artyści i teksty, aby sugerować użytkownikom podobne elementy na podstawie ich preferencji. Technologie AI dla systemów rekomendacji w streamingu muzyki | SkillUpwards

Silniki rekomendacji muzycznych to systemy zaprojektowane w celu sugerowania użytkownikom utworów, albumów lub wykonawców w oparciu o ich nawyki słuchania, preferencje i inne czynniki. Silniki te wykorzystują algorytmy, które analizują to, co użytkownik odtwarzał, lubił lub pomijał, aby zrozumieć jego gusta muzyczne. Przetwarzając te dane, system może polecić nową muzykę, która może spodobać się użytkownikowi. System rekomendacji muzycznych: jak platformy streamingowe wykorzystują sztuczną inteligencję?

‍

Wyzwania i kwestie etyczne

Rozróżnienie między kompozycjami generowanymi przez człowieka i sztuczną inteligencję staje się coraz bardziej rozmyte. W jednym z testów średni wynik zdolności rozróżniania utworów wygenerowanych przez człowieka i sztuczną inteligencję wyniósł zaledwie 46%. W przypadku niektórych gatunków, zwłaszcza instrumentalnych, słuchacze mylili się częściej niż zgadywali. Sztuczna inteligencja nadchodzi również dla muzyki | MIT Technology Review

‍

Technologie AI budzą poważne obawy. Jeśli sztuczna inteligencja może natychmiast stworzyć "piosenkę Charliego Putha", co to oznacza dla samego Charliego Putha lub dla wszystkich innych aspirujących muzyków, którzy obawiają się, że zostaną zastąpieni? Czy firmy zajmujące się sztuczną inteligencją powinny mieć możliwość trenowania swoich modeli językowych na piosenkach bez zgody ich twórców? Jak sztuczna inteligencja zmienia muzykę | TIME

Do 2028 roku 23% przychodów twórców muzyki może być zagrożonych przez generatywną sztuczną inteligencję, a potencjalne straty mogą sięgnąć 519 milionów dolarów.

‍

Wielu muzyków już wykorzystuje sztuczną inteligencję w swojej pracy, przy czym 38% z nich włącza ją do swojej muzyki, a 54% uważa, że może ona pomóc w kreatywności. Jednak 65% muzyków uważa, że ryzyko związane ze sztuczną inteligencją przewyższa korzyści, a 82% obawia się, że zagrozi to ich zdolności do zarabiania na życie z muzyki. Statystyki dotyczące AI w muzyce w 2025 r. - wielkość rynku i trendy

‍

‍

‍

Spotify, Apple Music i Amazon Music w porównaniu

Spotify: pionier spersonalizowanych rekomendacji

Spotify zrewolucjonizowało wrażenia słuchowe dzięki zaawansowanemu systemowi rekomendacji opartemu na sztucznej inteligencji. Platforma wykorzystuje takie techniki, jak filtrowanie oparte na współpracy, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i modelowanie dźwięku, aby dokładnie przewidywać preferencje użytkowników. Badanie roli sztucznej inteligencji i personalizacji w streamingu muzyki - CacheFly

‍

Algorytmicznie generowane playlisty Spotify, takie jak "Discover Weekly" i "Release Radar", stały się branżowymi punktami odniesienia. Produkty te analizują nawyki słuchania, preferencje, a nawet informacje kontekstowe, aby tworzyć spersonalizowane doświadczenia muzyczne. PR ON THE GO Rewolucja AI w muzyce: kształtowanie ery streamingu

‍

Niedawną innowacją jest DJ AI Spotify, która ma na celu zapewnienie jeszcze bardziej spersonalizowanego doświadczenia w zakresie doboru muzyki. Ta funkcja, która nie może być szybko powielona przez konkurencję, wyróżnia Spotify na rynku i potencjalnie zakłóca branżę streamingową. PR ON THE GO Rewolucja AI w muzyce: kształtowanie ery streamingu

‍

Podejście Spotify do sztucznej inteligencji wykracza poza proste rekomendacje. Platforma wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy nie tylko preferencji użytkownika, ale także kontekstu słuchania, takiego jak pora dnia i potencjalnie nastrój, w celu tworzenia dynamicznych list odtwarzania, które dostosowują się w czasie rzeczywistym do potrzeb użytkownika. Sztuczna inteligencja w branży muzycznej spersonalizowane rekomendacje muzyczne | MoldStud

‍

Apple Music: ludzka opieka wzmocniona przez sztuczną inteligencję

Apple Music przyjmuje hybrydowe podejście do personalizacji muzyki, łącząc ludzką kuratelę z algorytmami sztucznej inteligencji. Sekcja "Dla Ciebie" platformy opiera się na sztucznej inteligencji, aby zapewnić dostosowane rekomendacje muzyczne, ale Apple zawsze podkreślało znaczenie ludzkiego dotyku w doborze treści. Badanie roli sztucznej inteligencji i personalizacji w streamingu muzyki - CacheFly

‍

Apple Music wyróżnia się sposobem, w jaki wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania nie tylko nawyków słuchania, ale także preferencji wyraźnie wskazanych przez użytkowników. Gdy użytkownik wyraża sympatię do utworu (za pomocą przycisku "love"), dane te są wykorzystywane do dalszego udoskonalania rekomendacji.

‍

Przykładem podejścia Apple Music do sztucznej inteligencji jest sposób, w jaki system bierze pod uwagę historię słuchania i utwory dodane do biblioteki, aby tworzyć spersonalizowane listy odtwarzania i sugestie. Czasami może przedstawić użytkownikowi artystę, którego nigdy wcześniej nie słyszał, podczas gdy innym razem może zasugerować album grupy, którą już lubił. System rekomendacji muzycznych: jak platformy streamingowe wykorzystują sztuczną inteligencję?

‍

W przeciwieństwie do innych konkurentów, Apple Music integruje swoją sztuczną inteligencję z funkcjami ekosystemu Apple, takimi jak Siri, umożliwiając użytkownikom sterowanie muzyką za pomocą naturalnych poleceń głosowych i otrzymywanie kontekstowych rekomendacji.

‍

Amazon Music: Integracja z ekosystemem i inteligentnymi urządzeniami

Amazon Music wykorzystuje szerszy ekosystem Amazon i integrację z Alexą, aby zaoferować wyjątkowe wrażenia słuchowe oparte na sztucznej inteligencji. Platforma nie tylko rekomenduje muzykę na podstawie historii słuchania, ale także bierze pod uwagę zakupy Amazon, preferencje wyrażone za pośrednictwem Alexy i interakcję z innymi inteligentnymi urządzeniami.

‍

Podobnie jak inne wiodące platformy, Amazon Music wykorzystuje zaawansowane modele sztucznej inteligencji do analizy ogromnych bibliotek muzycznych i danych o aktywności użytkowników, umożliwiając wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkowników. Badanie roli sztucznej inteligencji i personalizacji w streamingu muzyki - CacheFly

‍

Mocną stroną Amazon Music jest integracja z urządzeniami Echo i asystentem głosowym Alexa. Pozwala to użytkownikom odkrywać nową muzykę poprzez naturalne interakcje głosowe, a sztuczna inteligencja zawiera niejasne prośby, takie jak "Alexa, odtwórz dobrą muzykę, aby mnie zrelaksować" lub "Alexa, odtwórz coś podobnego do tej piosenki".

‍

Amazon Music wykorzystuje również sztuczną inteligencję do optymalizacji wrażeń słuchowych na różnych urządzeniach w ekosystemie Amazon, od jakości dźwięku na Echo po kontekstowe sugestie na Fire TV lub urządzeniach mobilnych.

‍

Kluczowe różnice w podejściu do sztucznej inteligencji

1. Stopień automatyzacji:
   • Spotify: maksymalna automatyzacja, z algorytmami kierującymi większością rekomendacji
   • Apple Music: podejście hybrydowe, z ludzką opieką wzmocnioną przez sztuczną inteligencję
   • Amazon Music: silna integracja z szerszym ekosystemem i asystentami głosowymi
2. Koncentracja na sztucznej inteligencji:
   • Spotify: odkrywanie muzyki i zaawansowana personalizacja
   • Apple Music: jakość rekomendacji i integracja z ekosystemem Apple
   • Amazon Music: integracja z urządzeniami inteligentnymi i sterowanie głosowe
3. Wyróżniające się innowacje:
   • Spotify: DJ AI, zaawansowana analiza dźwięku
   • Apple Music: integracja z Siri, redakcja wspierana przez sztuczną inteligencję
   • Amazon Music: integracja z Alexą, kontekstowe rekomendacje na inteligentnych urządzeniach

Przyszłość personalizacji

Technologie rozszerzonej rzeczywistości (AR) i wirtualnej rzeczywistości (VR) pojawiają się jako nowe granice w muzyce. Technologie te nie tylko stworzyły dodatkowe źródła przychodów dla artystów, ale także ułatwiły inicjatywy charytatywne poprzez wirtualne koncerty. Dzięki znaczącym inwestycjom dużych firm technologicznych, takich jak Apple, oczekuje się, że rynek AR i VR znacznie wzrośnie, rewolucjonizując wrażenia muzyczne na żywo. PR ON THE GO Rewolucja AI w muzyce: kształtowanie ery streamingu

‍

Oczekuje się, że do 2025 r. media społecznościowe wyprzedzą tradycyjne usługi streamingowe jako główne źródło przychodów w branży muzycznej. Zmiana ta oznacza głęboką transformację krajobrazu muzycznego, napędzaną rosnącym wpływem platform takich jak Meta, TikTok i Snap. Przyszłość sztucznej inteligencji w muzyce: prognozy na rok 2025 i kolejne lata | Empress

‍

FAQ dla użytkowników streamingu muzyki

Pytania dotyczące sztucznej inteligencji i personalizacji

P: Jak dokładnie działają spersonalizowane rekomendacje w aplikacjach streamingowych?

O: Usługi streamingowe wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji, które analizują nawyki słuchania, polubienia, pominięte utwory, a nawet czas słuchania każdego utworu. Łączą te dane z danymi użytkowników o podobnych upodobaniach (filtrowanie oparte na współpracy) i analizują cechy muzyczne utworów (takie jak rytm, wysokość dźwięku, instrumentacja), aby zasugerować muzykę, która prawdopodobnie przypadnie ci do gustu.

‍

P: Czy platformy streamingowe słuchają moich rozmów, by polecać muzykę?

O: Nie, główne platformy streamingowe nie podsłuchują rozmów użytkowników. Rekomendacje są oparte na danych odsłuchowych, interakcjach z platformą oraz, w niektórych przypadkach, danych demograficznych i preferencjach, które użytkownik dobrowolnie udostępnił. Jeśli wydaje się, że platforma "słuchała" twoich rozmów, jest bardziej prawdopodobne, że algorytm wykrył wzorce słuchania lub interakcje, które pasują do twoich ostatnich zainteresowań. Nie jest konieczne "słuchanie" użytkownika, aby przewidzieć jego zachowanie.

‍

P: Dlaczego czasami otrzymuję rekomendacje, które nie mają nic wspólnego z moim gustem?

O: Algorytmy rekomendacji równoważą "trafność" (sugerując muzykę podobną do tej, której już słuchasz) z "odkrywaniem" (wprowadzając cię w nowe gatunki lub artystów). Niektóre pozornie przypadkowe rekomendacje mogą być próbą poszerzenia przez algorytm horyzontów muzycznych użytkownika lub sprawdzenia nowych obszarów zainteresowań. Ponadto algorytmy mogą czasami błędnie interpretować wzorce słuchania użytkownika, zwłaszcza jeśli udostępnia on swoje konto innym osobom.

‍

Pytania dotyczące prywatności i danych

P: Czy serwisy streamingowe sprzedają moje dane odsłuchowe innym firmom?

O: Ogólnie rzecz biorąc, główne platformy streamingowe nie sprzedają bezpośrednio indywidualnych danych użytkowników innym firmom. Mogą jednak wykorzystywać zagregowane i zanonimizowane dane do celów reklamowych lub partnerskich. Każda platforma ma własną politykę prywatności, która opisuje sposób wykorzystywania danych użytkownika. Zawsze zaleca się przeczytanie i zrozumienie tych zasad, aby być poinformowanym o sposobie postępowania z danymi użytkownika.

‍

P: Czy mogę zapobiec wykorzystywaniu moich danych odsłuchowych do rekomendacji?

O: Większość platform oferuje opcje ograniczające gromadzenie danych lub personalizację. Ustawienia te można zazwyczaj znaleźć w sekcji prywatności lub konta usługi. Ograniczenie gromadzenia danych może jednak znacznie obniżyć jakość rekomendacji i innych spersonalizowanych funkcji. Niektóre platformy oferują również prywatne lub incognito tryby słuchania, które nie mają wpływu na profil rekomendacji.

‍

Pytania dotyczące sztucznej inteligencji w muzyce

P: Czy muzyka, której słucham na platformach streamingowych jest tworzona przez sztuczną inteligencję?

O: Coraz większy odsetek muzyki na platformach streamingowych jest w rzeczywistości generowany przez sztuczną inteligencję. Według niedawnego raportu Deezer, około 18% wszystkich utworów przesyłanych na ich platformę jest całkowicie generowanych przez sztuczną inteligencję, a każdego dnia przesyłanych jest ponad 20 000 utworów generowanych przez sztuczną inteligencję. Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję stanowi 18% wszystkich utworów przesyłanych do Deezer | Reuters Jednak większość muzyki głównego nurtu jest nadal tworzona przez artystów. Niektóre platformy wdrażają narzędzia do identyfikacji i zarządzania treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję, umożliwiając użytkownikom wybór, czy uwzględnić je w swoich rekomendacjach.

‍

P: Skąd mam wiedzieć, czy utwór został stworzony przez sztuczną inteligencję czy człowieka?

O: Odróżnienie muzyki stworzonej przez sztuczną inteligencję od ludzkiej staje się coraz trudniejsze. W jednym z testów ludzie uzyskali średnio 46% punktów, próbując poprawnie zidentyfikować pochodzenie utworu. W przypadku niektórych gatunków, zwłaszcza instrumentalnych, słuchacze mylili się częściej niż zgadywali. AI nadchodzi także dla muzyki | MIT Technology Review Niektóre platformy zaczynają oznaczać treści generowane przez AI, ale praktyka ta nie jest jeszcze powszechna.

‍

P: Czy sztuczna inteligencja zastąpi ludzkich muzyków?

O: Chociaż sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w tworzeniu muzyki, a 38% muzyków już włączyło ją do swojej pracy, większość ekspertów zgadza się, że sztuczna inteligencja działa najlepiej jako narzędzie współpracy, a nie jako zamiennik ludzkich muzyków. 54% muzyków uważa, że sztuczna inteligencja może pomóc w kreatywności, chociaż 65% uważa, że ryzyko przewyższa korzyści. AI Music Statistics 2025 - Market Size & Trends Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z zadaniami takimi jak generowanie pomysłów, automatyzacja procesów technicznych i poszerzanie możliwości twórczych, ale wciąż brakuje jej artystycznej intencjonalności, emocji i kontekstu kulturowego, które ludzcy muzycy wnoszą do tworzenia muzyki.

‍

Krótka, ale szczera odpowiedź: tak, być może.

‍

Praktyczne pytania dotyczące streamingu

P: Która platforma streamingowa ma najlepsze rekomendacje?

O: Wybór "najlepszej" platformy do rekomendacji zależy od osobistych preferencji użytkownika. Spotify jest powszechnie uważane za lidera w dziedzinie rekomendacji algorytmicznych i odkrywania muzyki. Apple Music jest chwalone za równowagę między rekomendacjami ludzkimi i algorytmicznymi. Amazon Music wyróżnia się integracją z inteligentnymi urządzeniami domowymi. Wielu użytkowników uważa za przydatne wypróbowanie różnych platform z bezpłatnymi wersjami próbnymi, aby zobaczyć, która z nich najlepiej pasuje do ich gustów i nawyków słuchania.

‍

P: Jak mogę poprawić otrzymywane rekomendacje?

O: Aby otrzymywać lepsze rekomendacje, aktywnie wchodź w interakcję z platformą: wskazuj utwory, które lubisz (lub których nie lubisz), twórz tematyczne listy odtwarzania, śledź artystów, którymi jesteś zainteresowany i pomijaj utwory, którymi nie jesteś zainteresowany (lub nie pomijaj ich, jeśli nie chcesz przekazywać algorytmowi zbyt wielu informacji zwrotnych, to zależy od Ciebie). Na wielu platformach można również przekazywać bezpośrednie informacje zwrotne na temat rekomendacji, wskazując, czy sugestia była pomocna. Im więcej informacji dostarczysz systemowi, tym dokładniejsze staną się z czasem rekomendacje.

‍

P: Dlaczego czasami słucham tych samych piosenek pomimo rekomendacji?

O: Zjawisko to, czasami nazywane "bańką filtrującą", występuje, gdy algorytmy rekomendacji mają tendencję do sugerowania treści, które są coraz bardziej podobne do tego, co już konsumujesz. Aby odkryć nową muzykę, spróbuj skorzystać z określonych funkcji odkrywania muzyki, słuchaj stacji radiowych opartych na gatunkach, których zwykle nie słuchasz, lub ręcznie przeglądaj nowe wydania i wyselekcjonowane listy odtwarzania. Niektóre platformy oferują również ustawienia, które pozwalają dostosować stopień znajomości do nowości w rekomendacjach.

‍

P: Czy AI może pomóc mi znaleźć odpowiednią muzykę do określonych czynności lub nastroju?

O: Oczywiście. Nowoczesne platformy streamingowe wykorzystują sztuczną inteligencję nie tylko do analizy gustów muzycznych użytkowników, ale także do zrozumienia, które rodzaje muzyki najlepiej sprawdzają się w przypadku różnych aktywności lub nastrojów. Spotify, Apple Music i Amazon Music oferują specjalne listy odtwarzania dla sytuacji takich jak trening, nauka, relaks lub impreza. Niektóre aplikacje umożliwiają również bezpośrednie określenie aktualnego nastroju lub aktywności, aby otrzymywać bardziej kontekstowe rekomendacje.

‍

P: Czym są "Aury dźwiękowe" lub "Wrapped", które otrzymuję z platform streamingowych?

O: Funkcje takie jak Spotify Wrapped lub Audio Auras to generowane przez sztuczną inteligencję podsumowania twoich nawyków słuchania w danym okresie (zwykle roku). Narzędzia te wykorzystują zaawansowane algorytmy do analizy nie tylko tego, których artystów lub piosenek słuchałeś najczęściej, ale także bardziej subtelnych wzorców, takich jak różnorodność gatunków, energia lub emocjonalność ulubionej muzyki. Podsumowania te oferują interesujący wgląd w gusta muzyczne użytkownika i często ujawniają trendy, których użytkownik może nie być świadomy.