优化推送音乐主要涉及平台推荐算法、用户偏好设置及音频技术优化三个方面，具体方法如下：
一、平台推荐算法优化
个性化推荐模型
- 采用协同过滤与深度学习结合的方式，通过用户行为（如收听记录、点赞、分享）及音乐特征（如风格、节奏）计算相似度，实现精准推送。
- 增加人工干预机制，通过用户反馈优化算法，减少错误推荐。
用户偏好调整
- 允许用户通过滑动操作（如“喜欢/不喜欢”）调整推荐比例，系统会实时更新每日推送列表。
- 提供“音乐DNA”分析功能，用户可自定义偏好（如特定风格、歌手），系统将优先推送匹配内容。
二、音频技术优化
设备适配与音质提升
- 使用WASAPI（Windows Audio Session API）作为推送音频输出接口，结合重采样器（如PPHS）提升音频质量，确保在不同设备上的播放效果。
- 优化音频文件格式（如转换为wav或aiff），并控制文件长度（建议3秒内），以减少加载延迟。
三、用户反馈与动态调整
实时屏蔽机制
用户可通过平台功能屏蔽不喜欢的歌曲或歌手，系统会自动过滤相关内容。
数据分析与迭代
定期分析推送效果（如打开率、用户活跃度），根据数据反馈调整推荐策略和音频参数。
通过上述方法，可系统化提升推送音乐的精准度、音质及用户体验。