Spotify、YouTube Music、Apple Music 等等 各大音樂平台都有自己的年度回顧,但每個平台各算各的,資料與排行也無法整合。這個系列將用 ChatGPT 與 Codex,從不同音樂平台的聆聽紀錄匯出開始,逐步完成資料清理、歌曲與歌手辨識、跨平台合併、排行與聆聽習慣分析,最後打造一套自己的跨平台 Music Recap。除了常見的 Top Songs、Top Artists 與聆聽時間,也會設計連續收聽、單曲循環、探索率與特殊徽章等統計,看看 AI 能不能幫我做出比官方 Recap 更懂自己的音樂回顧。
Day 1|把散落各平台的音樂紀錄,變成自己的 Music Recap 為什麼想做這個? 我平常主要使用 YouTube Music 聽歌,也滿常看 YouTu...
昨天決定了這個系列的方向:把散落在不同平台的音樂紀錄整理到一起,建立自己的 Music Recap。 我主要使用 YouTube Music,所以第一個要接進來...
昨天完成 YouTube Music Takeout 的匯入器後,今天終於把自己的真實資料丟進去驗收。 要做自己的 Music Recap,不能只做到「資料讀得...
昨天,我終於把自己的 YouTube Music 紀錄匯入成功,取得 15,403 筆音樂活動。 但資料能讀進來,只是第一步。接下來要決定的是:這些資料能支持哪...
前一天,我替 Music Recap 的數字訂好了規則:活動次數可以計算,未知播放時間保留空值,每個結果都要交代用了多少資料。 今天終於可以打開第一份用自己資料...