alexametrics

Spotify Luncurkan Fitur Baru, Tampilkan Rekomendasi Lagu Berdasarkan Mood

Dythia Novianty | Dicky Prastya
Spotify Luncurkan Fitur Baru, Tampilkan Rekomendasi Lagu Berdasarkan Mood
Ilustrasi Spotify. (Shutterstock)

Spotify resmi memperkenalkan fitur baru ke tab Liked Song.

Suara.com - Spotify resmi memperkenalkan fitur baru ke tab Liked Song, yang bisa merekomendasikan lagu berdasarkan mood atau suasana hati pengguna.

Dilansirkan laman Phone Arena, Minggu (28/2/2021), para pengguna akan ditawarkan musik dengan 15 genre yang bisa dipersonalisasi.

Adapun genre yang disediakan yakni lagu Pop, Trap, Chill, Indie, Rap, Electronic, Dancehall, J-pop, hingga Bluegrass.

Tab Liked Song tersebut juga akan otomatis diperbarui Spotify dalam jangka waktu tertentu, berdasarkan jumlah lagu yang ditambahkan ataupun dihapus pengguna.

Baca Juga: Spotify Perluas Jangkauan ke 80 Negara

Untuk saat ini, setidaknya ada 30 lagu yang bisa ditambahkan di tab baru tersebut.

Fitur "Sort Your Favorite Songs" baru dari Spotify ini akan diluncurkan untuk pelanggan gratis ataupun premium, di perangkat Android dan iOS dalam beberapa minggu mendatang.

Ilustrasi Spotify. [StockSnap/Pixabay]
Ilustrasi Spotify. [StockSnap/Pixabay]

Untuk saat ini, Spotify memberlakukannya untuk pengguna di Amerika Serikat, Kanada, Inggris, Irlandia, Australia, Selandia Baru, dan Afrika Selatan.

Spotify sebelumnya telah mengajukan paten pengenalan suara berdasarkan mood pengguna pada Februari 2018, yang kemudian baru disetujui pada 12 Januari 2021.

“Sistem, metode, dan produk komputer disediakan untuk memproses sinyal audio. Sinyal audio dari suara dan kebisingan latar belakang (noise) dimasukkan, dan speech recognition muncul untuk mengambil kembali konten berdasarkan suara," tulis paten tersebut.

Baca Juga: Karyawan Spotify Kini Bisa Bekerja di Manapun Tanpa Harus ke Kantor

Metadata ini mungkin juga termasuk dalam kategori keadaan emosional, jenis kelamin, usia, ataupun aksen pengguna. Dengan ini, maka mereka bisa menyarankan lagu atau layanan podcast kepada penggunanya.

Komentar