هازل سافاج، الرئيس التنفيذي ومؤسس Musiio – سلسلة المقابلات

Musiio توفر أدوات تحليل وترميز وبحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى بعض أكبر مجموعات الموسيقى في العالم، وتعتبر سوني ميوزيك و Hipgnosis و Amanotes و Epidemic Sound و Blanco Y Negro من بين عملائها.

هازل سافاج، عازفة جيتار تحب الروك وتعمل كمؤسس ورئيس تنفيذي، قضت 15 عامًا في صناعة الموسيقى تعمل لصالح بعض أكبر العلامات التجارية للموسيقى في العالم – من وضع البضائع على الرفوف في HMV إلى إدارة فرق في الشركات التي تقود صناعة الاستماع إلى الموسيقى والتوصيات، هازل تفهم احتياجات الصناعة من الموسيقيين إلى الشركات متعددة الجنسيات.

لقد كنت في صناعة الموسيقى لأكثر من 15 عامًا، ما الذي يجعلك متحمسًا جدًا للموسيقى، ولماذا أردت المشاركة في صناعة الموسيقى؟

كان والداي محبين للروك والجاز. كانوا معجبين كبيرين بالموسيقى، لذلك كنت دائمًا محاطًا بالموسيقى منذ نشأتي. ثم، في عيد ميلادي الثالث عشر، تلقيت غيتارًا. لازلت ألعبه وأمتلك شغفًا لأداء الموسيقى الحية. لذلك عندما كنت أحاول معرفة ما سأفعل في حياتي، كان من المنطقي التركيز على شيء كنت قد كرسť hầu hết وقتي له.

انتهى بي الأمر بفعل الكثير من الأشياء المرتبطة بالموسيقى. لعبّت في فرقة.managed فرقًا. نظمت ليالي نادٍ. كنت أوزع منشورات لأيام نادٍ أخرى، وأدير قوائم ضيوف، وقبل أن أدرك، أصبحت مهنة، على الرغم من أنني اتخذت منحى تقنيًا.

يمكنك مشاركة قصة Musiio؟

كان عملي الأول بعد الجامعة هو وضع البضائع على الرفوف في HMV (متجر الأسطوانات في المملكة المتحدة). يمكنك القول إنني كنت على دراية بمشاكل تصنيف الموسيقى منذ ذلك الحين. بعد عدة سنوات (من خلال Shazam و Pandora و Universal)، كنت أعمل لمنصة موسيقية للمستخدمين مع آلاف المسارات التي يتم تحميلها كل يوم. عملت مع قائمة تشغيل كان يجب عليه تجميع أفضل الموسيقى التي تم تحميلها في قوائم تشغيل. كان يستمع إلى مئات المسارات كل يوم. في بعض الأيام كان لديه محتوى كافٍ لإنشاء قائمة تشغيل. في بعض الأيام لم يكن كذلك. بدأت أتساءل عما إذا كان هناك办法 لتحقيق التصفية التلقائية للعثور على أفضل المسارات لموقف معين. بهذه الطريقة، يمكنه استخدام مهاراته كخبير موسيقي لتحديد القوائم بدلاً من مجرد تصفية الموسيقى السيئة.

تم تشكيل Musiio عندما التقيت بشركائي Aron Pettersson من خلال حاضنة الشركات الناشئة Entrepreneur First في سنغافورة في عام 2018. Aron هو عبقري في الذكاء الاصطناعي. عندما كنا نتحدث عن كيفية العمل معًا، أدركنا أننا قد نستطيع استخدام مهارات Aron في الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة التصفية الموسيقية، وتصنيف أو بحث الموسيقى تلقائيًا مع الأنواع والمزاج والبي بي إم، إلخ. بنى Aron نموذجًا أوليًا للخوارزمية في بعد ظهر، وتركنا تشغيله على أرشيف مجاني للموسيقى. خرجنا لتناول الغداء، تاركين إياه لمعالجة البيانات. عندما عدنا، были مذهولين بدقة النتائج. لم نستطع أن نتمنى دليل概念 أكثر نجاحًا. من هناك، قمنا بتحسين الخوارزمية بشكل كبير. لدينا فريق موسيقي يساعد على تعليم الذكاء الاصطناعي وتنفيذ اختبارات الجودة، وطرحنا منتجات للتصنيف والبحث المرجعي وقوائم التشغيل واختيار مقاطع الأغاني لمنصات مثل TikTok.

ما هي أنواع الخوارزميات للتعلم الآلي التي يتم استخدامها؟

لقد بنينا خوارزميات خاصة بنا، ونعتبر ذلك صياغتنا السرية! شركائي Aron كان في طليعة التعلم الآلي لمدة عقد من الزمان يعمل عبر علم الأحياء الجزيئي وعلم الأعصاب والفيزياء وتنمية الألعاب. يترأس فريق الذكاء الاصطناعي. كما نستفيد من التكنولوجيا المتاحة الجيدة مثل TensorFlow و Kubernetes وخدمات Google Cloud من أجل التوسع والوصول إلى منتجاتنا على نطاق ضخم، وفي أكبر حجم لنا، كنا نصنف 5,000,000 مسار في اليوم! لقد قمنا أيضًا ببذل وقت وجهد كبير في تبسيط سير عملنا في JIRA؛ لا يتعلق الأمر فقط بالأدوات التي تستخدمها ولكن كيف يمكنك العمل بكفاءة مع فريق من المطورين وخبراء الموسيقى. الجمع بين فريق الذكاء الاصطناعي وفريق الموسيقى هو الجزء الثاني من صياغتنا السرية.

ما هي بعض التحديات التي تواجهها في بناء محرك بحث للموسيقى؟

السرعة والدقة هما التحديان الرئيسيان للبحث. يجب أن يكون سريعًا لأن الناس يستخدمونه في الوقت الفعلي. هذا يختلف عن التصنيف لأن المستخدم سوف يقوم بعمليات بحث متعددة، ولكن التصنيف يحدث مرة واحدة فقط.

هناك عدة أشياء يمكنك القيام بها لزيادة سرعة البحث. يمكنك ببساطة عرض المسارات التي تشترك في نفس العلامات مع مسارك الرئيسي، ولكنك سوف تضحي بالدقة. البحث المرجعي الصوتي النقي عبر كتالوج يحتوي على 200 مليون مسار، على سبيل المثال، يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً، لذلك أنت دائمًا ما توازن بين السرعة والدقة وتبحث عن حلول. إنه أمر صعب، وبعضه هو معرفة حاصلة على الصعيد العملي، ولكن ما يمكنني مشاركته هو أننا نتحول إلى ملفات صوتية إلى طيفيات، وملفات صوتية مفصلة للغاية، وعندما نقوم ببحث مرجعي صوتي، تحليل الخوارزمية ما يصل إلى 1500 نقطة بيانات – بعيدًا عن ما هو ممكن مع العلامات الكلامية فقط. كما أنه يكتشف ميزات موسيقية صعبة الوصف مثل جودة الصوت والمناخ والاتجاه. كما نسمح للمستخدمين بتحديد المرشحات، بحيث يمكن أن يكون بحثهم أسرع وأكثر تركيزًا.

تحدي آخر هو كيفية إدارة الأهمية. معظم الناس لن يتجاوزوا الصفحة الأولى من النتائج، لذلك قمنا ببذل الكثير من الوقت في ذلك.

ما هي المشاكل التي يحلها Musiio لعملائها في قطاع الأعمال؟

نخدم أي شخص لديه كتالوج موسيقي. لقد بنينا التكنولوجيا لتوسيع نطاقها، سواء كنت موسيقيًا لا تملك الوقت لتصنيف الموسيقى وتريد التركيز على إنشاء الموسيقى، أو خدمة بث تحتوي على مئات الملايين من المسارات.

نساعد شركات التسجيلات على تنظيم بياناتها من أجل التنقل بشكل أفضل في الكتالوج، نساعد شركات التزامن (التي تضع الموسيقى على مقاطع الفيديو / التلفزيون والأفلام) على اكتشاف كنوز مخفية، ونساعد خدمات البث على بناء قوائم تشغيل أفضل. المشكلة التي تواجه جميع هذه الشركات هي أن معالجة الصوت يدوياً من خلال الاستماع إلى كل مسار هي عملية شاقة ويتعذر القيام بها بدقة لفترة طويلة. قمت بتصنيف 1000 مسار في التجربة. استغرق ذلك أسبوعين، ولم يكن ممتعًا على الإطلاق. يمكن للذكاء الاصطناعي Musiio تصنيف ملايين المسارات في اليوم بدقة تتراوح بين 90-99%.

مع منتج Musiio Search، نسمح لعملائنا في قطاع الأعمال بتقديم بحث المرجع الصوتي كوسيلة. إذا كان منتج الفيديو يبحث عن وضع موسيقي، فسيبدأ بفهم توقعات العميل من النوع والمزاج وبي بي إم، ثم يبحث على الموقع المحدد.

يختصر Musiio هذه العملية مع شركائنا الذين يقومون بتثبيت بحثنا من خلال السماح لنفس منتج الفيديو باستخدام “مسار مرجعي” للبحث في قاعدة البيانات بالكامل في غضون ثوان. سوف يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص مسار المرجع ويعيد المسارات الصوتية الأكثر تقاربًا.

أطلق Musiio مؤخرًا منتج NFT Song Slicer، يمكنك وصف ما هو هذا؟

NFT Song Slicer هو نموذج أولي مصمم لمساعدة الفنانين على الحصول على قيمة أكبر من موسيقاهم. إنه يستخدم عملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد المقاطع المرغوبة في المسار – حتى ثلاثة لكل أغنية – وتقديم ترميز زمني بحيث يمكن للفنانين صك هذه المقاطع الموسيقية كأصول غير قابلة للاستبدال. كما يمكنه القيام بذلك تلقائيًا لجميع الكتالوجات، مما يجعل من السهل على العلامات الفنية والفنانين الذين لديهم كتالوجات خلفية كبيرة إنشاء أصول رقمية قابلة للتحصيل بسرعة.

ما هي بعض الحالات المحتملة لاستخدام منتج Song Slicer هذا النوع؟

لمالكي الكتالوجات أو الفنانين الذين لديهم كتالوج خلفي واسع، يمكن لـ NFT Song Slicer تحديد المقاطع الأكثر قيمة في ملايين الأغاني في اليوم. على سبيل المثال، يمكن لشركات التسجيلات تحويل مقاطع الأغاني هذه إلى أصول غير قابلة للاستبدال، وبيعها كتذكارات رقمية محدودة.

مع ثورة البث، أصبح من الصعب على المعجبين الحصول على دولار في جيب الفنانين الذين يحبونهم. ننظر إلى NFT Song Slicer كوسيلة لدعم الفنانين المفضلين لديهم، وللمعجبين لامتلاك أصول رقمية قابلة للتحصيل. كما يمكن أن يكون كل مقطع بسعر مختلف من قبل صاحب الحق. على سبيل المثال، قد تكلّف الجوقة أكثر من الкупليت.

وكذلك، لأن NFT Song Slicer يحدد المقاطع الأكثر قيمة في المسار، نرى هذه التكنولوجيا تقدم توقعات القيمة لأصول غير قابلة للاستبدال وحتى كتالوجات الموسيقى بالكامل.

ما هو رؤيتك لمستقبل Musiio؟

أقول إن Musiio هو ثلث شركة تبلغ قيمتها مليار دولار. لإنشاء هذه الشركة، تحتاج إلى ثلاثة أجزاء. الأول هو الوصول القانوني إلى كميات كبيرة من البيانات، أو “أنابيب”. الجزء الثاني هو التكنولوجيا. هذا هو ما نقوم به، ونحن جيدون جدًا في ما نقوم به. الجزء الثالث والأخير هو العلامة التجارية: طريقة لتحقيق الأرباح مما تكتشفه أو تبحث عنه أو تكتشفه. Musiio دائمًا ما تعمل نحو هذا الهدف على المدى الطويل.

هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي سوف يكون قادرًا على كتابة وتوليد الموسيقى في المستقبل القريب؟

أنا متحدث بصوت عالٍ عن عدم كوني معجبًا كبيرًا بالذكاء الاصطناعي للإبداع. إنه تجربة أكاديمية ممتعة، وهناك أنظمة تقوم بذلك، لكني لا أرى الحاجة إليه. يعمل Musiio بشكل جيد جدًا لأن لا أحد يرغب في تصنيف آلاف الأغاني في اليوم. لا يوجد نقص في الأشخاص الذين يرغبون في صنع الموسيقى.

على الرغم من ذلك، أعتقد أننا على الأقل 5-10 سنوات بعيدًا عن أن يبدو الموسيقى التي يتم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي جيدة. سمعت بعض الموسيقى التي تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالأمس، ومن الصعب معرفة ما إذا كان كتب بواسطة الذكاء الاصطناعي أو مجرد شخص لا يملك الكفاءة. لا أعتقد أن أداء الذكاء الاصطناعي سوف يكون غير مميز عن أداء لاعب بشري محترف.

ولماذا تريد أن يكون كذلك؟ الكثير مما يجعل الموسيقى مثيرة للاهتمام هو الأسطورة حول الفنان، شخصيته وأسلوبه ورسالته. لا يتعلق الأمر فقط بالموسيقى.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Musiio؟

أنا متحمس جدًا لأن Musiio تم توجيهه مؤخرًا في المرتبة الرابعة في قائمة أفضل 10 شركات موسيقية مبتكرة في عام 2022 من قبل شركة Fast Company. فريقنا وتكنولوجيا Musiio نموا من بذرة فكرة إلى الحصول على اعتراف دولي إلى جانب أسماء كبيرة في الصناعة مثل Hipgnosis و SoundCloud. إنه تكريم لفريقنا الذي بذل الدماء والعرق والدموع في منتجاتنا الرائدة في الصناعة. نحن متحمسون جدًا لأننا في طليعة تقاطع الموسيقى والتكنولوجيا. ونحن متحمسون جدًا لمستقبلنا.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Musiio.