Créer un générateur de playlists avec Sentence Transformers : guide détaillé

Chaque jour, des millions de personnes se tournent vers la musique pour s’évader. Imagine maintenant pouvoir créer une playlist personnalisée, non pas en fonction de goûts musicaux prédéfinis, mais à partir de simples phrases textuelles. C’est l’exploit qu’a réussi à réaliser Nima Boscarino grâce aux Sentence Transformers et à la plateforme Gradio. En se servant des embeddings sémantiques et d’une interface utilisateur intuitive, il a mis sur pied un générateur de playlists capable de transformer des requêtes en chansons pertinentes.

L’art des embeddings avec Sentence Transformers

Les Sentence Transformers offrent une méthodologie efficace pour générer des embeddings de phrases, qui sont essentiels dans de nombreux cas d’usage, y compris la recherche sémantique. Dans le projet de Nima, il s’agissait de créer des embeddings à partir des paroles de chansons. Il a choisi un modèle pré-entraîné, le « msmarco-MiniLM-L-6-v3 », connu pour exceller dans divers domaines malgré des entraînements spéciaux ciblés, notamment sur les requêtes Bing.

L’astuce a été de découper les paroles en vers pour pallier la limite de longueur d’entrée du modèle. Une fois chaque vers transformé en embedding, l’application peut effectuer une recherche sémantique pour identifier les morceaux les plus en phase avec une requête donnée.

Transformer des requêtes en playlists personnalisées

Le cœur de ce projet réside dans la transformation d’une requête textuelle en une playlist via une recherche sémantique. Grâce au modèle d’embedding de Sentence Transformers, une simple phrase peut être convertie en un tableau numérique, qui sera ensuite comparé à une base de données de paroles déjà encodées. La magie opère quand les vers les plus pertinents sont extraits et proposés sous forme de chansons.

« Avec l’approche basée sur les embeddings sémantiques, même une phrase apparemment banale peut se transformer en une playlist musicale envoûtante. »

Nima Boscarino

Construire une application Gradio en plusieurs étapes

Le projet de Nima ne s’arrête pas à la génération d’embeddings. La mise en œuvre d’une interface Gradio, permettant d’entrer un texte et d’obtenir des recommandations, en est un autre point clé. Gradio est utilisé pour charger les données d’embeddings, les associations et les paroles de chansons dès le démarrage de l’application.

L’intérêt est de permettre à l’utilisateur de non seulement générer une playlist, mais aussi d’explorer pourquoi certaines chansons ont été choisies. L’utilisateur peut ainsi consulter les paroles des morceaux sélectionnés, lui offrant une perspective sur le choix final.

Optimisation et partage des données

Pour partager et gérer les embeddings efficacement, Nima s’est appuyé sur la hub de Hugging Face. Bien que le dataset de paroles ne soit pas public, les embeddings eux peuvent être examinés et utilisés par d’autres développeurs. Un fichier Pickle contenant ces données est accessible, encourageant encore plus l’innovation communautaire autour de cet outil.

En sélectionnant prudemment le paramètre top_k dans la recherche, on augmente les chances d’avoir une playlist diversifiée. Par exemple, en fixant top_k=20, l’on obtient généralement une sélection d’au moins neuf chansons distinctes.

En somme, en combinant une technologie d’embeddings avancée à une plateforme intuitive comme Gradio, ce projet ouvre la voie à des expériences utilisateurs uniques et immersives, réinventant la manière dont nous interagissons avec la musique.