Il Futuro della Podcasting è l’Intelligenza Artificiale

Parlando in generale, circa 22.000 nuovi podcast vengono lanciati ogni mese. Ci sono quasi 2,5 milioni (più di 71 milioni di episodi) nella directory di Apple Podcasts al momento, secondo Podcast Industry Insights. E questi sono solo quelli di cui siamo a conoscenza.

“Molti podcaster non stanno più utilizzando le grandi piattaforme. Stanno andando direttamente ai loro ascoltatori, vendendo contenuti premium e avendo un grande successo”, afferma Andy Taylor, ex di BBC Radio e fondatore della società di consulenza R&D Bwlb con sede a Cardiff.

E questo non dice nulla del crescente volume di contenuti simili a podcast, creati da marche per la promozione o da produttori di eventi che vogliono, ad esempio, rendere disponibili le conferenze on demand. Ogni pezzo di contenuto deve essere prodotto e distribuito, sia da professionisti dell’audio che da persone che stanno imparando l’arte. Pertanto, più possono automatizzare grandi parti della produzione, più possono concentrarsi sul contenuto.

“I diversi posti in cui l’audio viene pubblicato sono letteralmente esplosi”, spiega Jonathan Wyner, capo ingegnere presso M Works Mastering e professore al Berklee College of Music di Boston. “Con tutti quei contesti, c’è una vera motivazione e imperativo per i creatori di essere più versatili.”

Per non parlare di essere più produttivi ed efficienti.

L’Ascesa dell’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) — software che può automatizzare compiti precedentemente eseguiti dagli esseri umani — detiene la chiave per gestire il maremoto di contenuti di podcast. L’AI non solo può accelerare la produzione, ma può anche far suonare meglio i podcast e preparare il terreno per le esperienze audio di domani.

“L’AI aiuta essenzialmente a prendersi cura dei compiti ripetitivi per velocizzare il flusso di lavoro del podcaster”, spiega Manos Chourdakis, ingegnere di ricerca presso Nomono, che sviluppa strumenti di podcasting basati sull’AI. “Ad esempio, con l’AI, non devi ascoltare l’intero podcast per trovare dove qualcuno ha detto qualcosa di sbagliato, quindi sostituirlo o rimuoverlo. Potresti farlo da solo, ma l’AI lo fa più velocemente.”

Poi ci sono le mansioni che possono essere eseguite solo con l’AI — almeno su larga scala, come rimuovere il rumore o migliorare il dialogo. “Un buon miglioramento del dialogo di alta qualità sarebbe impossibile senza l’AI”, afferma Chourdakis. “Almeno impossibile in un lasso di tempo ragionevole utilizzando strumenti tradizionali.”

Perfetto per Compiti di Lavoro

Le applicazioni dell’AI nel podcasting sono varie quanto i compiti di produzione. Alcune sono integrate direttamente nelle piattaforme di podcast. Quando i creatori caricano i loro podcast sulla piattaforma di hosting Podcast.co, il sistema ascolta automaticamente i file audio e normalizza i livelli di suono.

“Qualsiasi strumento che possa aiutare a ridurre le parti più noiose di un lavoro è una buona cosa”, afferma Mike Cunsolo, co-fondatore della piattaforma. Cunsolo gestisce anche Cue, una società di produzione di podcast che lavora con marche aziendali, e Matchmaker.fm, che mette in contatto i produttori di podcast con gli ospiti. “Avrai sempre bisogno di quell’elemento di competenza umana, ma presto le macchine potrebbero imparare a capire cosa rende un podcast interessante e ridurre il tempo sul compito.”

Il fornitore di soluzioni Descript applica l’AI a molti aspetti dell’ingegneria del podcast, tra cui la rimozione del rumore e il controllo dell’eco. Uno dei compiti più “noiosi” che Descript può gestire è il tono della stanza.

“A volte i produttori devono inserire silenzio digitale in un podcast. Forse tra gli edit o per allungare lo spazio tra le frasi”, afferma Jay LeBoeuf, capo del business e dello sviluppo aziendale presso Descript. “Ma questo suona incredibilmente innaturale.”

Se i produttori non hanno catturato il tono della stanza quando il podcast è stato registrato, potrebbero dover tornare a prenderlo. O possono ascoltarlo nella registrazione, copiarlo e incollarlo dove necessario, quindi modificare il risultato per farlo fondere naturalmente.

O i computer possono gestirlo. Il generatore di tono della stanza basato sull’AI di Descript analizza la registrazione, identifica il tono della stanza e lo sintetizza automaticamente dove necessario. Tale tecnologia non solo elimina i compiti noiosi, ma consente anche una maggiore flessibilità di produzione.

“L’AI ci permetterà di utilizzare hardware meno costosi, stanze con un suono peggiore e luoghi più rumorosi e di ottenere comunque buoni risultati”, afferma Chourdakis di Nomono.

Nuove Capacità Basate sull’Intelligenza Artificiale

L’AI apre anche la porta all’innovazione nel podcasting — creando nuove soluzioni che alzano la barra per i podcaster e gli ascoltatori. Ad esempio, lo strumento Epidemic Audio Reference (EAR) aiuta i podcaster a trovare musica senza copyright in base a canzoni che piacciono loro.

“Supponi di cercare musica per l’introduzione o la conclusione, e stai pensando a una canzone specifica, ma è protetta da copyright”, afferma Chourdakis. “Il sistema utilizza l’AI per aiutarti a trovare qualcosa di simile.”

Presso Bwlb, il team di Taylor ha sviluppato Accordion, una soluzione basata sull’AI che può prendere un podcast e riprodurlo a varie lunghezze.

“Ogni altra parte della nostra vita sta diventando più intelligente — case intelligenti, frigoriferi intelligenti”, afferma Taylor. “Le persone vogliono più controllo e convenienza dalla loro esperienza di podcast, anche loro.”

Quando Taylor lavorava su documentari per la BBC, gli veniva chiesto di creare versioni più corte per essere trasmesse su diverse piattaforme. Il processo era sempre manuale. Accordion applica algoritmi software al contenuto del podcast per creare intelligentemente versioni di diverse lunghezze. “Non velocizza nulla”, afferma Taylor, “ma dà all’utente il controllo sulla durata del contenuto senza perdere la struttura del tono o l’ascoltabilità.”

Mettendo l’Enfasi sulla Narrazione Immersiva

Più i podcaster utilizzano gli strumenti AI, più diventano bravi. In altre parole, più dati ingeriscono, più imparano.

Gli algoritmi di miglioramento del dialogo di Nomono si basano su grandi set di dati di registrazioni vocali — alcune pulite e intelligibili, altre meno — che insegnano agli strumenti AI come generare un suono migliore. “I podcaster non dovrebbero avere bisogno di conoscenze audio avanzate per produrre audio di alta qualità”, afferma Chourdakis. “Automatizzando alcuni di questi compiti, possono spendere più tempo a concentrarsi sulla grande narrazione e meno tempo sui tediosi compiti di pulizia.”

E nel futuro, potranno evolversi più facilmente per creare un nuovo genere di podcast immersivi e spaziali. Ad esempio, la tecnologia di Nomono consente la produzione di audio basata su oggetti, che consente ai produttori di “posizionare” voci in un paesaggio sonoro 3D o di creare versioni dinamiche che possono essere personalizzate per gli ascoltatori.

“La produzione di media sta ora entrando in una fase in cui, se puoi sognarlo, può accadere”, afferma LeBoeuf di Descript. “E non hai più bisogno di uno studio costoso o di decenni di formazione per raggiungere i tuoi obiettivi.”