可以利用机器学习算法进行特征提取。
要制作一个走心的抖音音乐推荐算法，可以考虑以下步骤：
1. 数据收集：收集大量用户相关的数据，包括观看历史、喜好、兴趣等信息，以便了解用户的偏好。
2. 特征提取：通过分析用户的数据，提取出用户的特征，例如喜好的音乐类型、喜欢的歌手等。可以利用机器学习算法进行特征提取。
3. 相似度计算：根据用户的特征，计算用户与其他用户之间的相似度，可以使用协同过滤等算法来计算相似度。
4. 个性化推荐：根据用户的相似度和与其他用户的交集，找出与用户喜好相似的其他用户，进而推荐这些用户喜欢的音乐。
5. 实时更新：由于用户的兴趣和喜好可能会随时间变化，需要对用户数据进行实时更新，并根据最新的数据重新计算相似度和个性化推荐。
需要注意的是，为了制作走心的音频推荐算法，还需要考虑以下因素：
- 多样性：不仅要推荐用户已经喜欢的音乐，还要引入一些新的、可能符合用户偏好的音乐。
- 用户反馈：收集用户的反馈信息，例如听完整首歌的次数、点赞等，根据反馈信息对算法进行调整和优化。
- 实验和迭代：通过实验和不断的迭代，不断改进算法，提升推荐效果。
同时，还可以考虑一些其他的推荐算法和技术，例如基于内容的推荐、基于用户标签的推荐等，以提供更加个性化和走心的音频推荐。