數位聯展

現有音樂平台多依賴標籤與歷史紀錄進行推薦，難以捕捉人類複雜多變的情緒。本專題打造「互動式音樂搜尋系統」，讓使用者直接以文字描述當下心情，由 AI 進行深度情緒解析並精準推薦適合的音樂。我們設計的初衷，是希望在日常生活中能有一個最懂你的樹洞，用大白話就能叫 AI 推薦出最能接住你情緒的歌。 本系統建構於音樂心理學文獻上，透過音樂調性、速度與力度對情緒的影響作為理論支持。技術實作主要分為四步：首先，收集包含 Valence、Energy 等音訊特徵的 Kaggle 音樂資料集；其次，網頁前端接收心情敘述後，後端透過 Google Gemini 大模型將文字精準量化為情緒指標；接著，進行情緒與音樂特徵的映射，並使用歐幾里得距離演算法比對出最相似的歌曲；最後，將系統邏輯與 API 架構完整文檔化以利部署。本專題結合大語言模型與音訊特徵演算法，期許在使用者需要情緒宣洩的時刻，提供具情感共鳴的互動體驗。