未來研究建議

基於大數據研究，數據樣本越多，分析的越全面，可以提升數據採 集能力，而深度挖掘數據意義，是日後的研究的難點，數據挖掘將會日 益困難，因此保持提升數據獲取分析能力的學習，才能獲得更深入的研 究。希望通過人工智慧的發展，獲得更高速更快的數據採集與分析技 術，省去人工校對聲音識別部分的分類工作。

在對廣告音樂的數據挖掘和分析中，排名出來的歌手名單、Top10 廣

告清單可以做音樂專業性更深的分析，例如在專業音樂人士的角度，深 度分析音樂風格、歌曲調式等展專業創作角度的分析，可以瞭解在 Top10 的廣告音樂歌曲中，歌曲編曲的音色選用、段落結構是否有規律等等，

都值得分析，通過專業的分析探索為什麼用戶會喜歡 Top10 這樣類型的 音樂風格或其他相關因素，音樂專業從業者可以以此數據為樣本，進行 更專業的分析和研究。

展望未來，讓數據服務行業，讓行業服務世界，擴展聲音的數據化 研究，促進人工智慧聲音科技的進化與進步，是管理學、音樂學以及計 算機耿學等綜合應用的發展趨勢。

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