Распознавание музыки и искусственный интеллект. Переводим TechCruch

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Рузке Продюсер переводит TechCrunch

Спасибо Jon Russell за этот материал.

Musiio использует искусственный интеллект и помогает индустрии индексировать композиции.

Однажды в баре встретились управляющий стриминговым сервисом и специалист по искусственному интеллекту, а по окончании встречи они договорились запустить AI-стартап с прицелом на музыкальную индустрию. Звучит знакомо, не так ли? Однако, это не совсем про Сингапурский стартап Musiio, о котором пойдет речь.

Hazal Savage, работавшая в Pandora и Shazam, и шведский специалист по обработке и анализу данных Aron Petterson впервые встретились на форуме для предпринимателей Entrepreneur First в Сингапуре. Идея форума зародилась в Лондоне с целью помочь единомышленникам из Tech-индустрии познакомиться, запартнериться и наконец запустить какой-нибудь стартап.

“Мы бы никогда не встретили друг друга, не поедь мы на EF” - говорит Savage в интервью TechCrunch.

Британка Savage искала новые идеи для проекта и, после переезда в Сингапур, их дуэт приступил к созданию AI-сервиса, нацеленного на помощь пользователям в распознавании песен для музыкальной индустрии.

Прицел на персонализацию

Персонализация стала существенным толчком для развития гигантов стримингового бизнеса. Стриминговая революция стала возможной благодаря предоставлению пользователям доступа к медиатеке с миллионами треков с одного устройства, и всё это без бесконечных загрузок песен на телефон или отдельной платы за каждую из них. Сейчас стриминг представляет собой устоявшуюся сферу и акцент сместился на поиск песен, предоставление слушателю музыки, соответствующей его предпочтениям.

Spotify уже предпринял серьезные шаги в этом направлении. Помимо потребительских фич вроде “Discovery Weekly” (плейлист, формирующийся еженедельно на основе пользовательских предпочтений), Spotify инвестирует средства в разработку умных функций. Среди таких инвестиций - $100 миллионов в компанию Echo Nest и небольшой AI-стартап Nilad, разрабатывающий алгоритмы умного поиска и рекомендаций.

Может показаться, что Spotify - единственная компания, развивающая умные алгоритмы; однако, это не так. Другие крупные игроки вроде Pandora, Apple Music и Google инвестируют в более прибыльные направления. Например, в разработку алгоритмов для селекции потенциальных хитов. В подобном функционале очень заинтересованы современные мейджоры.

Не только стриминг становится умнее

В этом и есть основная концепция Musiio, цель которой в использовании AI для помощи в индексировании музыки тем, у кого нет таких ресурсов, как у Spotify,. AI может помочь автоматизировать или частично автоматизировать тяжелую работу, когда дело доходит до рыскания и поиска в бесконечном потоке музыки.

“Musiio не исключит потребность в прослушивании музыки человеком, но сможет существенно повысить эффективность этого процесса” - говорит Savage.

Искусственный интеллект работает на основе глубокого обучения и отбора параметров. Последнее качество помогает Musiio определять и распознавать ключевые моменты в песне. В отличии от аналогичных сервисов, Musiio обучается, непосредственно прослушивая аудио, в то время как остальные используют данные из третьих источников для категоризации. Этой функцией сервиса занимается Peterson. Не ручаюсь за достоверность, но этот парень уже протестировал этот алгоритм на шведском фондовом рынке, получив среднюю годовую доходность в 28% за 8 лет.

В качестве примера, демонстрирующего актуальность решения Musiio, Savage приводит свой опыт, в ходе которого ей приходилось наблюдать, как кураторы плейлистов вынуждены были прослушивать до 1300 песен ежедневно.

“Это занимает больше времени, чем простой рабочий день. Прослушивание такого количества песен займет примерно 4 дня, поэтому получается, что вы к концу работы вы уже на 3 дня отстаете от графика. К тому же, человек теряет способность адекватно оценивать музыку уже после 20-ти треков” - говорит Savage.

Musiio планирует взвалить на свои плечи бремя прослушивания, используя AI для поиска лучших треков, таким образом значительно уменьшая необходимый для прослушивания человеком объём треков.

“Наша система способна прослушать до 1000 треков за 4 часа и сформировать шорт лист из самых релевантных на выходе. Это может значительно повысить эффективность работы лейблов, увеличив процент хитов и освободив больше времени для работы с артистами” - говорит Savage.
“Отделы по работе с артистами и репертуаром (A&R) оперируют многомиллиардными бюджетами, а на каждого артиста они тратят около $2 миллионов. Мы думаем, что предоставляем им возможность с большей вероятностью достигнуть успеха с помощь AI. И, судя по ранним разговорам с лейблами, они заинтересованы в этом.” - добавила Savage.

Free Music Archive

Musiio утверждает, что они уже разрабатывают решения для нескольких клиентов (компании не афишируются). Но есть один, про кого уже можно говорить открыто - Free Music Archive, бесплатный музыкальный банк, разработанный независимой американской радиостанцией WFMU. Сайт предоставляет легальные треки, которые любят использовать режиссеры, подкастеры, ремиксеры и некоммерческие организации.

Банк содержит более 120 000 треков, отобранных вручную, однако то, что развитием занимается лишь один парт-тайм разработчик, сказывается на качестве музыки в медиатеки. Качество - как раз и есть то, что Musiio надеется улучшить. Стартап уже начал сотрудничество с FMA по разработке плейлистов на основе искусственного интеллекта. Конечно, это не коммерческий проект, зато он наглядно демонстрирует пользу, которую технологии могу привнести в музыкальную индустрию.

“Мы не только заняли место Echo Nest (сервис был куплен Spotify), но также, например, помогаем одному из треков в рамках нашего плейлиста. Песня Kurt Vile, ‘I Wanted Everything’ за 8 лет размещения на площадках была прослушана 3000 раз, через 2 дня после попадания в наш AI-плейлист, число прослушиваний насчитывало 6000. Мы воодушевлены тем, насколько AI может быть полезен артистами, делая их треки более заметными.” - объясняет Savage.

Сейчас число прослушиваний насчитывает 10 000, а с момента попадания в плейлист прошло 2 недели.

На сегодняшний день плейлисты генерируются и хранятся на учетной записи Savage в FMA, но в Musiio подтвердили, что рассматривают возможность разработки личного кабинета для сторонних пользователей, который будет давать возможность создавать AI плейлисты рядовым пользователям. Этот функционал - часть того, что уже делается для текущих клиентов.

Касательно инвестиций, Musiio привлекли $57 000 во время участия в Entrepreneur First. Также стартап уже ведет переговоры с рядом фондов о проведении первого раунда посевных инвестиций..


Источник: m.vk.com

Комментарии: