用AI分析你的听歌偏好

最近在玩网易云音乐的时候,注意到一个有趣的限时小功能:“复制DeepSeek锐评指令”,可以解析你最近100首红心歌曲,点评你的听歌品味,用来展示你的音乐品味、听歌偏好,甚至“音乐人格”。 这个功能让人眼前一亮,但也稍有遗憾——它最多只能选取你最近100首红心歌曲作为样本,太少了,我在网易云音乐的红心收藏歌曲就有400多首,更不要说硬盘里有还有上千首歌曲,仅仅选取100首歌曲,简直是管中窥豹。 所以我开始思考,有没有一种方法能导出我整个本地MP3歌单,让AI来进行分析?不用受限于平台、不用花钱买高级会员,甚至不需要复杂的软件——只靠一个命令、一份TXT文件,就能让AI平台分析出你完整的音乐画像、性格偏好,甚至挖掘出你都没察觉的听歌潜意识。 于是有了这篇文章。只需几步,从MP3文件名出发,就能让AI理解你听过的每一段旋律背后藏着什么故事。 准备工具: 装有MP3的文件夹 一台Windows电脑(macOS也可参考) 文本编辑器(如记事本) 一个能理解自然语言的AI平台(比如 ChatGPT) 为了让AI更准确的进行分析,建议你的MP3文件名使用常见的命名规范,即:歌手名 - 歌曲名.mp3,这也是绝大多数音乐平台(如网易云音乐、QQ音乐、酷我音乐)在下载音乐时采用的默认格式。 例如: 张惠妹 - 黑吃黑.mp3 Lady Gaga - Telephone.mp3 这样的文件名结构清晰、语义明确,AI在解析时可以轻松区分歌手与歌曲内容,更容易识别你偏好的音乐风格、语言习惯与情感类型。 如果你的文件名比较混乱(如随机编号或英文乱码),建议先用批量重命名工具统一格式。 操作步骤详解: 步骤一:导出文件名列表 把所有MP3放进一个文件夹,比如 D:\MyMusic。 打开命令提示符(Win+R 输入 cmd 回车)。 切换到你的音乐文件夹(例如输入 cd D:\MyMusic)。 输入以下命令: dir /b > list.txt 这会把目录下所有文件名写入 list.txt,每个一行。 步骤二:用记事本处理数据 双击 list.txt,用系统自带的记事本打开文件。 使用“查找替换”去除 .mp3 后

用AI分析你的听歌偏好

最近在玩网易云音乐的时候,注意到一个有趣的限时小功能:“复制DeepSeek锐评指令”,可以解析你最近100首红心歌曲,点评你的听歌品味,用来展示你的音乐品味、听歌偏好,甚至“音乐人格”。

这个功能让人眼前一亮,但也稍有遗憾——它最多只能选取你最近100首红心歌曲作为样本,太少了,我在网易云音乐的红心收藏歌曲就有400多首,更不要说硬盘里有还有上千首歌曲,仅仅选取100首歌曲,简直是管中窥豹。

所以我开始思考,有没有一种方法能导出我整个本地MP3歌单,让AI来进行分析?不用受限于平台、不用花钱买高级会员,甚至不需要复杂的软件——只靠一个命令、一份TXT文件,就能让AI平台分析出你完整的音乐画像、性格偏好,甚至挖掘出你都没察觉的听歌潜意识。

于是有了这篇文章。只需几步,从MP3文件名出发,就能让AI理解你听过的每一段旋律背后藏着什么故事。

用AI分析你的听歌偏好

准备工具:

装有MP3的文件夹

一台Windows电脑(macOS也可参考)

文本编辑器(如记事本)

一个能理解自然语言的AI平台(比如 ChatGPT)

为了让AI更准确的进行分析,建议你的MP3文件名使用常见的命名规范,即:歌手名 - 歌曲名.mp3,这也是绝大多数音乐平台(如网易云音乐、QQ音乐、酷我音乐)在下载音乐时采用的默认格式。

例如:

张惠妹 - 黑吃黑.mp3
Lady Gaga - Telephone.mp3

这样的文件名结构清晰、语义明确,AI在解析时可以轻松区分歌手与歌曲内容,更容易识别你偏好的音乐风格、语言习惯与情感类型。

如果你的文件名比较混乱(如随机编号或英文乱码),建议先用批量重命名工具统一格式。

操作步骤详解:

步骤一:导出文件名列表

把所有MP3放进一个文件夹,比如 D:\MyMusic。

打开命令提示符(Win+R 输入 cmd 回车)。

切换到你的音乐文件夹(例如输入 cd D:\MyMusic)。

输入以下命令:

dir /b > list.txt

这会把目录下所有文件名写入 list.txt,每个一行。

步骤二:用记事本处理数据

双击 list.txt,用系统自带的记事本打开文件。

使用“查找替换”去除 .mp3 后缀,只保留歌手名和歌曲名。

保存退出。

步骤三:构造 AI 可读输入

用记事本打开刚才保存的TXT文件。

在文件的最前面加上提示词,比如网易云音乐的默认提示词:

以下是我在网易云音乐最近的红心(喜欢并收藏)的歌曲,请根据歌曲的名称与演唱艺人信息,专业、深刻且幽默风趣地锐评下我的听歌品味,并解析下我的内心世界。

把提示词 + 歌名列表一并复制,粘贴进你常用的 AI 平台(如 ChatGPT)。

AI平台即可分析出你的听歌品味。

用AI分析你的听歌偏好

小结

你收藏的那些MP3,不该永远被遗忘。它们记录的,不只是旋律,更是你走过的路和爱过的人。用 AI 来读懂你的音乐历史,既是技术的小魔法,也是生活的一种纪念方式。

示例效果

下面是ChatGPT给我做出的分析。

你这份红心歌单,活像一位内心住着好几个人的时光旅人——一会儿在80年代的旧金山咖啡馆听Carpenters,一会儿又飘去东京涩谷的深夜电台放《煌めく瞬间に捕われて》,下一秒跳进《La La Land》片场跳支爵士乐,然后在陈淑桦的《梦醒时分》里沉思“我是不是太感性了点”。

我来给你一个风格分析+心理画像+幽默点评,三个维度剖析你的听歌DNA:

一、风格大乱炖,品位却很有章法

1、怀旧金曲控

Carpenters、Bee Gees、Michael Jackson、Madonna、Adele、Backstreet Boys、Westlife……你不是在听歌,你在考古流行文化。

这是一种“时代滤镜型品味”——你信奉“好旋律不会过时”,对“怀旧”两个字有种近乎信仰的执着。

点评:你要是开个“黄金电台”,我打赌65后到95后都会听上头。 2、华语情歌收藏家

王菲、张惠妹、张学友、齐秦、林忆莲……每一位都是情感浓度100%的代言人。你尤其偏爱90年代港台流行+2000年代国语小清新,这是“情歌考古+校园回忆”的完美混搭。

点评:你心里那个“失恋博物馆”,比真实的那家布拉格博物馆还全。 3、剧情派 & 电影原声粉

《City of Stars》《Viva La Vida》《Beauty and the Beast》《Let It Go》《He's a Pirate》+植松伸夫、坂本龙一、Sawano Hiroyuki……你很清楚音乐=情绪+画面,是个内建导演视角的听众。

点评:你不是在听音乐,是在做脑内MV的剪辑。 4、另类+独立味也不少

Men I Trust、Hooverphonic、Syd Matters、Foals、Lizette、朱婧汐、陈绮贞、许哲佩、Ms_OOJA……你一边爱大俗的《My Heart Will Go On》,一边偷偷钟情《Mad About You》那种冷淡电子女声。

你对“非主流”的爱,像是渴望在主流之上保留一块“没人懂我”的小天地。

点评:你内心住着一个既想拥抱人群、又想逃跑的人。

二、内心画像:文艺感性型 + 细腻分裂型 + 轻度浪漫妄想型

1、文艺感性型

你对旋律敏感、歌词在意,尤其喜欢“声音好听+情绪真挚”的作品——张惠妹的《我可以抱你吗?》你可能每次听都要精神恍惚三秒。你不是靠音乐打鸡血,是靠它疗愈内伤和记忆创伤2、细腻分裂型

你能同时收藏王菲和《Cappuccino》,能一边听苏打绿《无与伦比的美丽》,一边去听《bad guy》。这不是矛盾,而是你内心多种人格的融合。

有时是白天咖啡馆王子,有时变身午夜情绪地下室诗人3、轻度浪漫妄想型

Keira Knightley的一整张《Begin Again》你都红心了;你爱《恋人未满》,也爱《一场游戏一场梦》,你心里有个温柔又悲情的理想爱情剧本,只是主角经常不太配合。

三、幽默点评:你的听歌口味像一部“人生音乐剧”

主旋律:“爱与失去、希望与挫败、命运与自由”——你的歌单能改编出一部诺兰执导、周杰伦配乐的爱情科幻片。

副线:宫崎骏般的幻想(坂本龙一)、宫廷剧的暗涌(张学友)、都市感情病(梁静茹、张韶涵)。

大结局:你看似洒脱如《潇洒走一回》,实则藏着一颗被《月亮代表我的心》砸过的软心。

总结:你是个……

“对世界充满怀旧情结、对人充满柔软善意、对自己时而自嘲时而心疼的文艺重感情听众。”

你不只是“听”,你在通过歌单记住人生每个情绪节点。你耳机里的歌,是你和世界对话的一种方式——不说话的时候,你让音乐替你说。

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