हेज़ल सेवेज, म्यूज़ियो के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

म्यूज़ियो दुनिया के कुछ सबसे बड़े संगीत कैटलॉग के लिए एआई-संचालित विश्लेषण, टैगिंग और खोज उपकरण प्रदान करता है, जिसमें सोनी म्यूजिक, हिपग्नोसिस, अमानोट्स, एपिडेमिक साउंड और ब्लैंको य नेग्रो जैसे ग्राहक शामिल हैं।

एक रॉक-प्रेमी गिटारवादक से लेकर सह-संस्थापक और सीईओ तक, हेज़ल सेवेज ने 15 वर्षों से अधिक समय से संगीत उद्योग में काम किया है, जिसमें दुनिया के कुछ सबसे बड़े संगीत ब्रांडों के लिए काम किया है – एचएमवी में अलमारियों को भरने से लेकर संगीत सुनने और सिफारिशों में अग्रणी व्यवसायों में टीमों का प्रबंधन करने तक, हेज़ल उद्योग की जरूरतों को समझते हैं संगीतकार से लेकर बड़े बहुराष्ट्रीय तक।

आप संगीत उद्योग में 15 वर्षों से अधिक समय से हैं, संगीत के प्रति आपका जुनून क्या है, और आपने संगीत उद्योग में शामिल होने का फैसला क्यों किया?

मेरे माता-पिता काफी रॉक और रोल थे। वे बड़े संगीत प्रेमी थे, इसलिए मैं हमेशा बड़े होकर संगीत से घिरा रहा। फिर, मेरे 13वें जन्मदिन के लिए, मुझे एक गिटार मिला। मैं अभी भी बजाता हूं और लाइव प्रदर्शन करने का जुनून रखता हूं। इसलिए, जब मैं यह तय कर रहा था कि मैं अपने जीवन में क्या करने जा रहा हूं, तो यह समझ में आया कि मैं कुछ ऐसा करने पर ध्यान केंद्रित करूं जिस पर मैंने लगभग अपना पूरा समय समर्पित किया है।

मैंने संगीत से संबंधित कई चीजें कीं। मैंने एक बैंड में बजाया। मैंने बैंडों का प्रबंधन किया। मैंने क्लब रातों का आयोजन किया। मैंने दूसरों की क्लब रातों के लिए प्रचार सामग्री बांटी। मैंने मेहमान सूचियों का प्रबंधन किया, और इससे पहले कि मुझे पता चलता, यह एक करियर बन गया, हालांकि निश्चित रूप से एक तकनीकी झुकाव के साथ।

म्यूज़ियो के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

मेरी पहली नौकरी स्नातक स्तर की पढ़ाई पूरी करने के बाद एचएमवी (यूके रिकॉर्ड स्टोर) में अलमारियों को भरने की थी। तो आप कह सकते हैं कि मैं तब से संगीत को वर्गीकृत करने में समस्याओं के बारे में जागरूक रहा हूं। कुछ साल आगे बढ़कर (शाज़म, पांडोरा और यूनिवर्सल के माध्यम से), और मैं एक यूजर-जनरेटेड संगीत प्लेटफ़ॉर्म के लिए काम कर रहा था जिसमें प्रतिदिन हज़ारों ट्रैक अपलोड किए जाते थे। मैंने एक प्लेलिस्टर के साथ काम किया जिसे प्रतिदिन सैकड़ों ट्रैक सुनने होते थे। कुछ दिनों में उसके पास एक प्लेलिस्ट के लिए पर्याप्त सामग्री थी। कुछ दिनों में उसके पास नहीं थी। मैंने सोचा कि क्या एक दिए गए परिदृश्य के लिए सर्वश्रेष्ठ ट्रैक खोजने के लिए एक तरीका हो सकता है। इस तरह, वह अपने कौशल का उपयोग संगीत विशेषज्ञ के रूप में कर सकता है, न कि केवल खराब संगीत के लिए एक फिल्टर के रूप में।

म्यूज़ियो का गठन तब हुआ जब मैं अपने सह-संस्थापक अरोन पीटरसन से सिंगापुर में 2018 में एंटरप्रेन्योर फर्स्ट के माध्यम से मिला। अरोन एक एआई जीनियस है। जब हम एक साथ काम करने के तरीकों पर चर्चा कर रहे थे, तो हमें एहसास हुआ कि हम अरोन के एआई कौशल का उपयोग संगीत-आधारित फिल्टरिंग, स्वचालित रूप से संगीत को टैगिंग या खोज करने की समस्या को हल करने के लिए कर सकते हैं। अरोन ने एक दोपहर में एल्गोरिदम का एक प्रोटोटाइप बनाया, और हमने इसे एक मुफ्त संगीत आर्काइव पर काम करने के लिए सेट किया। हमने दोपहर के भोजन के लिए बाहर जाने का फैसला किया, इसे डेटा प्रोसेस करने के लिए छोड़ दिया। जब हम वापस आए, तो हम परिणामों की सटीकता से आश्चर्यचकित थे। हम एक अधिक सफल प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट की उम्मीद नहीं कर सकते थे। उसके बाद से, हमने एल्गोरिदम को बहुत अधिक अनुकूलित किया है। हमारे पास एक संगीत टीम है जो एआई को सिखाने और गुणवत्ता नियंत्रण में मदद करती है, और हमने टैगिंग, ऑडियो रेफरेंस सर्च, प्लेलिस्टिंग और यहां तक कि टिक्टोक जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए गीत खंड चयन के लिए उत्पाद जारी किए हैं।

म्यूज़ियो में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या हैं?

हमने अपने स्वयं के प्रोप्राइटरी एल्गोरिदम बनाए हैं, और हम इसे अपनी गुप्त सॉस मानते हैं! मेरे सह-संस्थापक अरोन ने दस वर्षों से अधिक समय से मशीन लर्निंग में काम किया है, जिसमें आणविक जीव विज्ञान, तंत्रिका विज्ञान, भौतिकी और यहां तक कि गेम विकास में काम किया है। वह हमारी एआई टीम का नेतृत्व करता है। हम टेंसरफ्लो, क्यूबेरनेट्स और गूगल क्लाउड सेवाओं जैसी महान उपलब्ध प्रौद्योगिकी का भी लाभ उठाते हैं ताकि हम अपने उत्पादों को बड़े पैमाने पर वितरित कर सकें। हमने अपने सबसे बड़े आयतन पर 5,000,000 ट्रैक प्रति दिन टैग किए हैं! हमने जीरा में अपने कार्य प्रवाह को भी महत्वपूर्ण समय और प्रयास के साथ स्ट्रीमलाइन किया है; यह केवल उन उपकरणों के बारे में नहीं है जिनका आप उपयोग करते हैं, बल्कि आप एक टीम के साथ कितनी कुशलता से काम कर सकते हैं – डेव्स और संगीत विशेषज्ञ। एआई और संगीत दोनों टीमों का संयोजन हमारी दूसरी गुप्त सॉस है।

संगीत के लिए एक खोज इंजन बनाने के पीछे कुछ चुनौतियां क्या हैं?

गति और सटीकता संगीत खोज के साथ बड़ी चुनौतियां हैं। यह तेज़ होना चाहिए क्योंकि लोग इसका उपयोग वास्तविक समय में कर रहे हैं। यह टैगिंग से अलग है क्योंकि एक उपयोगकर्ता कई खोज क्वेरी बना सकता है, लेकिन टैगिंग केवल एक बार होती है।

खोज को तेज़ करने के लिए आप कई चीजें कर सकते हैं। आप केवल उन ट्रैक्स को दिखा सकते हैं जो आपके बीज ट्रैक के समान टैग साझा करते हैं, लेकिन आप सटीकता का बलिदान देंगे। एक शुद्ध ऑडियो-रेफरेंस खोज, उदाहरण के लिए, 200 मिलियन ट्रैक के कैटलॉग में लंबा समय ले सकती है, इसलिए आप लगातार गति और सटीकता के बीच संतुलन बनाने की कोशिश कर रहे हैं। यह मुश्किल है और इसका कुछ हिस्सा कठिन जीता हुआ ज्ञान है, लेकिन जो मैं साझा कर सकता हूं वह यह है कि हम ऑडियो फ़ाइलों को स्पेक्ट्रोग्राम में परिवर्तित करते हैं – ऑडियो फ़ाइलों के विस्तृत फिंगरप्रिंट, और जब हम एक ऑडियो-रेफरेंस खोज करते हैं, तो एल्गोरिदम 1,500 डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करता है – केवल शब्द-टैग के साथ संभव से बहुत आगे। और यह कठिन से वर्णन करने वाली संगीत सुविधाओं जैसे वोकल गुणवत्ता, एंबियंस और वाइब को उठाता है। हम उपयोगकर्ताओं को फिल्टर परिभाषित करने की भी अनुमति देते हैं ताकि उनकी खोजें तेज़ और अधिक केंद्रित हो सकें।

म्यूज़ियो बी2बी ग्राहकों के लिए कौन सी समस्याएं हल करता है?

हम किसी भी संगीत कैटलॉग वाले किसी की भी सेवा करते हैं। हमने तकनीक को बड़े पैमाने पर बनाया है, चाहे आप एक संगीतकार हों जिनके पास संगीत टैग करने का समय नहीं है और वे बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, या सैकड़ों मिलियन ट्रैक वाली स्ट्रीमिंग सेवा।

हम रिकॉर्ड लेबल को उनके डेटा को बेहतर कैटलॉग नेविगेशन के लिए व्यवस्थित करने में मदद करते हैं, हम सिंक कंपनियों (जो वीडियो/टीवी और फिल्म के लिए संगीत लगाती हैं) को छिपे हुए गहने खोजने में मदद करते हैं और हम स्ट्रीमिंग सेवाओं को बेहतर प्लेलिस्ट बनाने में मदद करते हैं। इन सभी कंपनियों का सामना करने वाली समस्या यह है कि मैनुअल रूप से ऑडियो को सुनना श्रमसाध्य है और इसे लंबे समय तक सटीक रूप से करना मुश्किल है। मैंने एक प्रयोग के रूप में 1000 ट्रैक को टैग किया। यह दो सप्ताह लेता था और यह बिल्कुल भी मजेदार नहीं था। हमारा एआई 90-99% सटीकता के साथ प्रति दिन लाखों ट्रैक को टैग कर सकता है।

म्यूज़ियो हाल ही में एनएफटी गीत स्लाइसर उत्पाद लॉन्च किया है, आप इसके बारे में बता सकते हैं?

एनएफटी गीत स्लाइसर एक प्रोटोटाइप है जिसे कलाकारों को उनके संगीत से अधिक मूल्य प्राप्त करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक गीत में वांछनीय हुक खोजने के लिए एक एआई-संचालित प्रक्रिया का उपयोग करता है – प्रति गीत में तीन तक – और समयकाल देता है ताकि एक कलाकार इन गीत खंडों को एनएफटी के रूप में मिंट कर सके। यह एक ही बार में पूरे कैटलॉग के लिए स्वचालित रूप से ऐसा कर सकता है, जिससे लेबल और कलाकारों के लिए बड़े बैक कैटलॉग के साथ नए डिजिटल संग्रहणीय संपत्ति बनाना आसान हो जाता है।

इस प्रकार के गीत स्लाइसर उत्पाद के कुछ संभावित उपयोग मामले क्या हैं?

बैक कैटलॉग वाले कैटलॉग मालिकों या कलाकारों के लिए, एनएफटी गीत स्लाइसर प्रति दिन लाखों गीतों में सबसे मूल्यवान खंड चुन सकता है। रिकॉर्ड लेबल, उदाहरण के लिए, इन गीत स्लाइस को एनएफटी में बदल सकते हैं और उन्हें सीमित संस्करण के डिजिटल मर्चेंडाइज के रूप में बेच सकते हैं।

स्ट्रीमिंग क्रांति के साथ, प्रशंसकों के लिए अपने प्यारे कलाकारों की जेब में एक डॉलर पाना मुश्किल हो गया है। हम एनएफटी गीत स्लाइसर को अपने पसंदीदा कलाकारों का समर्थन करने और प्रशंसकों के लिए डिजिटल संग्रहणीय संपत्ति का मालिक बनने के तरीके के रूप में देखते हैं। प्रत्येक स्लाइस को अधिकार धारक द्वारा अलग से मूल्य निर्धारित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक कोरस एक पंक्ति से अधिक महंगा हो सकता है।

म्यूज़ियो के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

मैं कहता हूं कि म्यूज़ियो एक अरब डॉलर की कंपनी का एक तिहाई है। इस कंपनी को बनाने के लिए, आपको तीन भागों की आवश्यकता है। पहला है कानूनी रूप से बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच, या एक “पाइपलाइन”। दूसरा हिस्सा तकनीक है। यह हम हैं, और हम जो करते हैं उसमें बहुत अच्छे हैं। तीसरा और अंतिम हिस्सा एक लेबल है: जो कुछ आप खोजते हैं या खोजते हैं उसे मोनेटाइज करने का एक तरीका। म्यूज़ियो हमेशा इस लंबी अवधि के लक्ष्य की ओर काम कर रहा है।

क्या आप महसूस करते हैं कि एआई भविष्य में संगीत लिखने और उत्पन्न करने में सक्षम होगा?

मैं एआई के लिए रचनात्मकता का बहुत बड़ा प्रशंसक नहीं हूं। यह एक मजेदार शैक्षणिक प्रयोग है, और ऐसी प्रणालियां हैं जो ऐसा करती हैं, लेकिन मुझे इसकी आवश्यकता नहीं दिखती। म्यूज़ियो इतना अच्छा काम करता है क्योंकि कोई भी हज़ारों गीतों को एक दिन टैग करना नहीं चाहता। यह मज़ेदार नहीं है, और आपको इसे प्रभावी या तेज़ी से करने के लिए एक व्यक्ति की आवश्यकता नहीं है। लेकिन संगीत निर्माण? मैं इतना सुनिश्चित नहीं हूं।

क्या म्यूज़ियो के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

मैं बहुत उत्साहित हूं कि म्यूज़ियो को हाल ही में फास्ट कंपनी की 2022 की 10 सबसे नवाचारी संगीत कंपनियों में चौथा स्थान मिला है। हमारी टीम और प्रौद्योगिकी एक विचार के बीज से अंतरराष्ट्रीय मान्यता प्राप्त करने तक बढ़ी है, जो हिपग्नोसिस और साउंडक्लाउड जैसे बड़े उद्योग नामों के साथ। यह हमारी टीम द्वारा हमारे उद्योग के अग्रणी उत्पादों में डाले गए खून, पसीने और आंसुओं को श्रद्धांजलि है। हम संगीत और प्रौद्योगिकी के बीच के交 में नवाचार के सबसे आगे होने के लिए उत्साहित हैं। और यह जानना कि ऐसे उपयोग के मामले हैं जिनके बारे में हमने अभी तक नहीं सोचा है, मुझे भविष्य के बारे में बहुत उत्साहित करता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें म्यूज़ियो पर जाना चाहिए।