基于深度学习的音乐推荐系统怎么做

基于深度学习的音乐推荐系统可以分为两个部分：特征提取和推荐模型。

在特征提取方面，可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型提取音频信号的时频特征，或者使用自然语言处理（NLP）技术提取歌曲的文本特征。对于音频特征提取，可以使用Mel频率倒谱系数（MFCC）等方法。对于文本特征提取，可以使用文本嵌入技术如Word2Vec或者BERT等。

在推荐模型方面，可以使用深度学习模型如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对提取的特征进行学习和推荐。在模型训练时，可以使用带有标签的数据集，例如用户对歌曲的评分数据集，或者使用无监督的学习方法如自编码器等。

需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑实时性和可扩展性等问题，例如如何快速响应用户请求和如何处理大规模的数据集等。因此，还需要对系统进行相应的优化和调整。