欣赏单曲《Not Easy》
Alex Da Kid 与 IBM Watson 联手打造认知音乐冲上 Spotify 全球榜 Top 2 的单曲《Not Easy》，容纳了千千万万种伤心事。很多人从歌曲中听见属于自己的不易时刻，动容落泪。在认知时代，歌手们可以利用大数据提供的海量数据激发创作灵感。同时，大数据层面的知识为艺术家们提供的创作工具也能为他们提供前所未有的思路，创作出意想不到的作品。
格莱美获奖制作人 Alex Da Kid 与 Watson 搭档合作一起创作歌曲。 Watson 将大量的非结构化数据转化为情感洞察，创造出有史以来一种全新的音乐——可以“聆听”受众的音乐。
Alex 想与他的听众有更深层的联系，但由于听众数量众多、遍布全球，他需要一种更高效的方式去了解听众想法。Watson 分析了近五年的文化和音乐数据，探索全新的情感洞察，增强了 Alex 的创作进程;同时，为了解最普遍最主流的话题及主题，自然语言分析 API Watson Alchemy Language 分析了过去5年的各类文本，包括演讲内容，，美国最高法院的裁定，洛杉矶 Getty 博物馆的报告，，热门电影梗概等等。在 Watson 掌握这些文化主题后，情绪分析 API Watson Tone Analyzer 通过分析相关的社交媒体内容，如：博客和推特，了解受众对主题的想法和感受。
Watson Tone Analyzer API 还分析了过去 5年内，美国最权威的歌曲排行榜 Billboard Hot 100强歌曲中超过 26000首歌的歌词，以了解每首歌曲背后的情感。Watson Beat 检测出来热门歌曲的作曲过程中，从逐年来不同的节奏、音高、乐器、流派中找出关系模型，帮助Alex发现不同声音所反映出的不同情感，便于 Alex 将 Watson 的发现作为情感指导，从数据中获得灵感。同时, 颜色分析 API Cognitive Color Design Tool 对专辑封面、图像、色彩的分析也启发了 Alex 专辑封面的制作。
Alex 使用 Watson 的情感洞察，将“心碎”作为他的新曲 Not Easy 的主旨，用一种普遍的情感与观众产生共鸣。同时运用 Watson Beat 探索出“心碎”的音乐表达方式。这种以听众导向的音乐逐渐渗透到我们未来的音乐中, 这样的人机协作只是认知计算激发人类创造力的其中一个例子。
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