עתיד הפודקאסטים הוא AI

בערך, כ-22,000 פודקאסטים חדשים משוגרים בחודש. יש כ-2.5 מיליון (מעל 71 מיליון פרקים) בקטלוג Apple Podcasts כרגע, על פי Podcast Industry Insights. ואלו רק אלו שאנו יודעים עליהם.

“הרבה פודקאסטרים לא עוברים דרך הפלטפורמות הגדולות עכשיו. הם הולכים ישירות למאזינים שלהם, מוכרים תוכן פרמיום ומגיעים להצלחה גדולה”, אומר אנדי טיילור, לשעבר מ-BBC Radio ומייסד חברת הייעוץ R&D Bwlb שבקארדיף.

וזה לא לומר דבר על כמות הגדלה של תוכן דמוי פודקאסט, האם הוא נוצר על ידי מותגים לקידום או מפיקי אירועים שרוצים, למשל, להעמיד דברים זמינים בדרישה. כל חתיכת תוכן צריכה להיות מיוצרת ומופצת, האם על ידי מקצוענים אודיו או אנשים הלומדים את המלאכה. לכן, ככל שהם יכולים לאוטומט את חלקים גדולים של הייצור, הם יכולים להתרכז בתוכן.

“המקומות השונים שבהם האודיו מתפרסם פשוט התפוצצו”, מסביר ג’ונתן ויינר, המהנדס הראשי ב-M Works Mastering ופרופסור בBerklee College of Music in Boston. “עם כל ההקשרים האלה, יש מניע וחובה אמיתית ליוצרים להיות יותר גמישים”.

ולא לומר, יותר פרודוקטיביים ויעילים.

עליית ה-AI

בינטליגנציה מלאכותית (AI) — תוכנה שיכולה לאוטומט משימות שבעבר נעשו על ידי בני אדם — מחזיקה את המפתח לטיפול בצונאמי של תוכן פודקאסט. לא רק ש-AI יכול להאיץ את הייצור, אלא שהוא יכול להפוך את הפודקאסטים להישמע טוב יותר ולהכין את הקרקע לחוויות האודיו של מחר.

“AI בעצם עוזר לטפל במשימות חוזרות כדי לזרז את זרימת העבודה של הפודקאסטר”, מסביר מאנוס צ’ורדאקיס, מהנדס מחקר בNomono, המפתח כלים לפודקאסטים המבוססים על AI. “למשל, עם AI, אתה לא צריך להאזין לכל הפודקאסט כדי למצוא איפה מישהו אמר משהו לא נכון, ואז להחליף או להסיר אותו. אתה יכול לעשות את זה בעצמך, אבל AI עושה את זה מהר יותר”.

ואז יש משימות שרק AI יכול לבצע — לפחות בקנה מידה, כגון הסרת רעש או שיפור הדיאלוג. “שיפור דיאלוג איכותי היה בלתי אפשרי בלעדי AI”, אומר צ’ורדאקיס. “לפחות בלתי אפשרי בזמן סביר תוך שימוש בכלים מסורתיים”.

מושלם למשימות פשוטות

יישומים של AI בפודקאסטים הם מגוונים כמו משימות הייצור. חלקם משולבים ישירות בפלטפורמות הפודקאסט. כאשר יוצרים מעלים את הפודקאסטים שלהם לפלטפורמת האירוח Podcast.co, המערכת “מאזינה” לקבצים האודיו ומנרמלת את רמות הקול.

“כל כלי שיכול לעזור להפחית את החלקים המשעממים של עבודה הוא דבר טוב”, אומר מייק קונסולו, מייסד הפלטפורמה. קונסולו גם מנהל Cue, חברת הפקת פודקאסטים העובדת עם מותגים תאגידיים, וMatchmaker.fm, המחברת מפיקי פודקאסטים עם אורחים. “תמיד תצטרך את היסוד המומחה האנושי, אבל בקרוב מכונות יוכלו ללמוד מה מהווה פודקאסט מעניין ולהפחית את זמן המשימה”.

ספק הפתרונות Descript מיישם AI להיבטים רבים של הנדסת פודקאסט, כולל הסרת רעש ובקרת אקו. אחת המשימות ה”משעממות” יותר ש-Descript יכול לטפל היא טון חדר.

“לפעמים מפיקים צריכים להכניס שתיקה דיגיטלית לפודקאסט. אולי בין עריכות או למשוך את המרווחים בין משפטים”, אומר ג’יי לבוף, ראש העסקים והפיתוח התאגידי ב-Descript. “אבל זה נשמע בלתי טבעי”.

אם המפיקים לא תפסו את טון החדר כאשר הפודקאסט הוקלט, הם עלולים לחזור ולקבל אותו. או שהם יכולים להאזין לזה בהקלטה, לקפוץ ולערוך את התוצאה כדי להפוך אותה להתאים בטבעיות.

או שמחשבים יכולים לטפל בזה. מחולל טון חדר AI-בסיס של Descript מנתח הקלטה, מזהה את טון החדר ומסנתז אותו באופן אוטומטי במקום שהוא נדרש. טכנולוגיה כזו לא רק מבטלת משימות פשוטות, אלא גם מאפשרת גמישות ייצור רבה יותר.

“AI יאפשר לנו להשתמש בחומרה פחות יקרה, חדרים שנשמעים גרוע יותר ומיקומים רועשים יותר ועדיין לקבל תוצאות טובות”, אומר צ’ורדאקיס מ-Nomono.

יכולות AI-בסיס חדשות

AI גם פותח את הדלת לחדשנות בפודקאסטים — יוצר פתרונות חדשים שמעלים את הרף לפודקאסטרים ומאזינים. למשל, כלי ה-Epidemic Audio Reference (EAR) עוזר לפודקאסטרים למצוא מוזיקה חופשית מזכויות יוצרים על בסיס שירים שהם אוהבים.

“נניח שאתה מחפש מוזיקה לפתיחה או סגירה, ואתה חושב על שיר מסוים, אבל הוא מוגן בזכויות יוצרים”, אומר צ’ורדאקיס. “המערכת משתמשת ב-AI מתחת למנעל לעזור לך למצוא משהו דומה”.

ב-Bwlb, צוותו של טיילור פיתח Accordion, פתרון המבוסס על AI שיכול לקחת פודקאסט ולשחזר אותו באורכים שונים.

“כל חלק אחר בחיים שלנו הופך לחכם — בתים חכמים, מקררים חכמים”, אומר טיילור. “אנשים רוצים יותר שליטה ונוחות מחוויית הפודקאסט שלהם, גם כן”.

כאשר טיילור עבד על סרטים דוקומנטריים עבור BBC, הוא היה מבקש לגרסאות קצרות יותר לרוץ על פלטפורמות שונות. התהליך היה תמיד ידני. Accordion מיישם אלגוריתמים תוכנה לתוכן פודקאסט כדי ליצור באופן אינטליגנטי גרסאות באורכים שונים. “זה לא מאיץ דבר”, אומר טיילור, “אבל זה נותן למשתמש שליטה על משך התוכן ללא איבוד מבנה טון או האזנה”.

מיקוד בסיפורים חודרים

ככל שפודקאסטרים משתמשים יותר בכלים AI, הם הופכים לטובים יותר. כלומר, ככל שהם בולעים יותר נתונים, הם לומדים יותר.

אלגוריתמים לשיפור הדיאלוג של Nomono מבוססים על מאגרי נתונים גדולים של הקלטות קול — חלקן נקיות וברורות, חלקן פחות — שמלמדים את כלים AI איך לייצר קול טוב יותר. “פודקאסטרים לא צריכים להיות צריכים ידע אודיו מתקדם כדי לייצר אודיו איכותי”, אומר צ’ורדאקיס. “על ידי אוטומציה של חלק מהמשימות האלו, הם יכולים לבלות יותר זמן במיקוד על סיפורים נפלאים, ופחות זמן על משימות ניקיון משעממות”.

ובעתיד, הם יכולים להתפתח בקלות יותר כדי ליצור סוג חדש של פודקאסטים חודרים, מרחביים. למשל, טכנולוגיה של Nomono מאפשרת ייצור אודיו מבוסס-אובייקט, המאפשר למפיקים “לשים” קולות בנוף קולי תלת-ממדי או ליצור גרסאות דינאמיות שיכולות להתאים למאזינים.

“ייצור מדיה כעת נכנס לשלב שבו אם אתה יכול לחלום, זה יכול לקרות”, אומר לבוף מ-Descript. “ואתה לא צריך להיות בעל אולפן יקר או אימון בן עשרות שנים כדי להשיג את מטרותיך”.