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KKBOX 軟硬體大進化!還能用 AR 眼鏡看演唱會!

2016/10/12 17:00 文/記者劉季清

打破裝置限制!KKBOX 跨螢幕體驗超全面

(圖/KKBOX)

KKBOX 為了更融入用戶每一個生活層面,新增支援多種行動裝置,包括智慧車用 Apple CarPlay、 Android Auto;客廳娛樂 XBOX、AppleTV、AndroidTV 以及穿戴裝置 Android Wear 與 Apple Watch。最特別的是,KKBOX 還支援微軟的 AR 擴增實境眼鏡 HoloLens,用戶可以透過擴增實境眼鏡來觀看演唱會內容,更增添身歷其境的感覺。透過支援不同的裝置,KKBOX 要讓用戶可以隨時隨地依照不同的使用情境,在不同螢幕上盡情享受。

(圖/KKBOX)

(圖/KKBOX)

(圖/KKBOX)

KKBOX 同時也與 DTS 耳機合作,專為耳機使用者打造了 3 種不同的模式,包括「寬廣模式」(立體環繞音效)、「前置模式」(讓歌手似乎就在你前方唱歌)以及「傳統模式」(將高音與低音平衡),重現多聲道喇叭播送的空間感,呈現音樂更細膩真實的詮釋。

KKBOX 同時也與 DTS 耳機合作,專為耳機使用者打造了 3 種不同的模式(圖/KKBOX)

(圖/KKBOX)

【下頁】KKBOX 更貼近用戶,有兩大關鍵!
 

KKBOX 更貼近用戶,有兩大關鍵!

KKBOX 在 3 年前就開始與國內 3 大學術研究重鎮─台灣大學、中央研究院與政治大學的資料科學家進行產學合作,開發有關深度學習、巨量資料、推薦系統等技術研究。而最新的「發現」功能,就是依據深度學習的機制,來主動發掘吻合用戶喜好的音樂,讓音樂體驗更進一步。

(圖/KKBOX)

中央研究院楊奕軒教授說:「推薦演算法的技術不斷改良提升,以前是用矩陣分解的演算法,現在我們則是使用基於深度學習的演算法。推薦的基本精神是利用擁有共同經驗、相似興趣喜好的群體的資料,來預測使用者的偏好,讓個別使用者能夠得到有用的資訊。深度學習則是近年在人工智慧領域中十分熱門的方式,將神經網路的概念放到電腦科學中。我們開發的深度學習技術在預測使用者偏好上已經突破以往的瓶頸,所以能夠產生良好的效果。」

(圖記者劉季清攝)

今日出席記者會的政治大學大蔡銘峰教授說明:「基於深度學習的概念,我們所採用的推薦演算法是運用一種新穎的資料表示式學習法,此方法的優點為其彈性高且能夠將不同的資訊嵌入在推薦模型中,因此推薦結果比過去的演算法更加準確、更具人性化。」由於此推薦演算法的高度彈性,因此像是KKBOX中用戶過去聽過的歌、音樂種類、聆聽次數、甚至是喜歡的歌手等資訊都可以被考量在推薦模型中;所以目前KKBOX上針對不同面向的個人化內容,如︰「因為你聽過」、「推薦歌單」、「推薦專輯」等,皆可運用此演算法來進行推薦。

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