Hazel Savage, CEO & Co-Founder of Musiio – Wywiad

Musiio zapewnia narzędzia analityczne, tagujące i wyszukiwarki oparte na sztucznej inteligencji dla niektórych z największych na świecie katalogów muzycznych, wśród których znajdują się Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound i Blanco Y Negro.

Była gitarzystka rockowa, a obecnie współzałożycielka i CEO, Hazel Savage, spędziła 15 lat w branży muzycznej, pracując dla niektórych z największych marek muzycznych – od układania półek w HMV, po zarządzanie zespołami w firmach na czele słuchania i rekomendacji muzyki, Hazel rozumie potrzeby branży od muzyka po wielonarodowe korporacje.

Jesteś w branży muzycznej od ponad 15 lat, co sprawia, że jesteś tak pasjonowana muzyką, i dlaczego chciałaś się zaangażować w tę branżę?

Moi rodzice byli dość rock and roll. Byli ogromnymi fanami muzyki, więc zawsze byłem otoczony muzyką. Potem, na moje 13. urodziny, dostałem gitarę. Nadal gram i mam pasję do występów na żywo. Więc, gdy próbowałem zdecydować, co będę robił ze swoim życiem, miało sens skupić się na czymś, na co poświęciłem prawie cały czas.

Zakończyłem wiele rzeczy związanych z muzyką. Grałem w zespole. Zarządzałem zespołami. Organizowałem nocne imprezy. Rozdawałem ulotki na inne imprezy, prowadziłem listy gości i zanim się zorientowałem, stało się to moją karierą, chociaż z pewnym nachyleniem w stronę technologii.

Czy możesz podzielić się historią powstania Musiio?

Moja pierwsza praca po ukończeniu studiów polegała na układaniu półek w HMV (brytyjskim sklepie z płytami). Można więc powiedzieć, że od samego początku byłem świadomy problemów związanych z kategoryzowaniem muzyki. Przeskoczmy do przodu (przez Shazam, Pandora i Universal), a ja pracowałem dla platformy muzycznej UGC z tysiącami utworów uploadowanych dziennie. Pracowałem z playlistern, który musiał ręcznie zestawić najlepsze utwory muzyczne w playlisty. Słuchał setek utworów dziennie. Niektóre dni miał wystarczająco dobrych utworów, aby stworzyć playlistę. Niektóre dni nie. Zacząłem się zastanawiać, czy nie ma sposobu, aby zautomatyzować znalezienie najlepszych utworów dla danej sytuacji. W ten sposób mógłby on wykorzystać swoje umiejętności jako eksperta muzycznego do kuracji, a nie tylko jako filtr dla złej muzyki.

Musiio powstało, gdy spotkałem mojego współzałożyciela Arona Petterssona przez inkubator start-upów Entrepreneur First w Singapurze w 2018 roku. Aron jest geniuszem sztucznej inteligencji. Gdy rozmawialiśmy o sposobach, w jaki możemy współpracować, zrealizowaliśmy, że możemy wykorzystać umiejętności Arona w dziedzinie sztucznej inteligencji, aby rozwiązać problem filtrowania muzyki, automatycznego tagowania lub wyszukiwania muzyki według gatunku, nastroju, BPM itp. lub wyszukiwania opartego na odciskach palców. Aron zbudował prototyp algorytmu w ciągu popołudnia, a my uruchomiliśmy go na darmowym archiwum muzyki. Poszliśmy na lunch, pozostawiając go do przetwarzania danych. Gdy wróciliśmy, byliśmy zaskoczeni dokładnością wyników. Nie mogliśmy sobie życzyć lepszego dowodu koncepcyjnego. Od tego czasu zoptymalizowaliśmy algorytm w znacznym stopniu. Mamy zespół muzyczny, który pomaga nauczyć sztuczną inteligencję i prowadzi kontrolę jakości, a także wydaliśmy produkty do tagowania, wyszukiwania odniesienia audio, tworzenia playlist i nawet wyboru fragmentów piosenek dla platform takich jak TikTok.

Jakie typy algorytmów uczenia maszynowego są używane?

Zbudowaliśmy własne algorytmy własnościowe, a my uważamy to za nasz sekret! Mój współzałożyciel Aron pracował przez ponad dekadę nad sztuczną inteligencją w dziedzinach takich jak biologia molekularna, neurologia, fizyka i nawet rozwój gier. Prowadzi nasz zespół AI. Wykorzystujemy również dostępną technologię, taką jak TensorFlow, Kubernetes i usługi Google Cloud, aby zapewnić skalowalność i dostarczać nasze produkty na ogromną skalę, a w naszym największym wymiarze tagowaliśmy 5 000 000 utworów dziennie! Spędziliśmy również znaczną ilość czasu i wysiłku na usprawnienie naszych workflow w JIRA; to nie tylko kwestia narzędzi, których używasz, ale także tego, jak efektywnie możesz pracować z zespołem deweloperów i ekspertów muzycznych. Połączenie tych dwóch zespołów, AI i muzyki, jest drugą częścią naszego sekretu.

Jakie są wyzwania związane z budową wyszukiwarki muzyki?

Szybkość i dokładność to główne wyzwania związane z wyszukiwaniem. Musi to być szybkie, ponieważ ludzie używają go w czasie rzeczywistym. Jest to różne od tagowania, ponieważ użytkownik często wykonuje wiele zapytań wyszukiwania, ale tagowanie występuje tylko raz.

Istnieją różne rzeczy, które można zrobić, aby przyspieszyć wyszukiwanie. Można po prostu wyświetlić utwory, które mają takie same tagi jak utwór nasion, ale poświęcilibyśmy dokładność. Czyste wyszukiwanie odniesienia audio w katalogu 200 milionów utworów może zająć dużo czasu, więc ciągle balansujemy pomiędzy szybkością a dokładnością i szukamy rozwiązań. Jest to trudne i niektóre z nich to trudno zdobyta wiedza, ale to, co mogę podzielić, to to, że konwertujemy pliki audio na spectrogramy, bardzo szczegółowe odciski palców plików audio, a podczas wyszukiwania odniesienia audio nasz algorytm analizuje do 1500 punktów danych – znacznie więcej, niż to możliwe tylko z tagami. I wykrywa trudne do opisania cechy muzyczne, takie jak jakość wokalna, ambient i wibruje. Pozwalamy również użytkownikom na definiowanie filtrów, dzięki czemu ich wyszukiwania mogą być szybsze i bardziej ukierunkowane.

Jakie problemy rozwiązuje Musiio dla klientów B2B?

Obsługujemy każdego, kto ma katalog muzyczny. Zbudowaliśmy technologię, aby skalować, niezależnie od tego, czy jesteś muzykiem, który nie ma czasu na tagowanie muzyki i chce się skoncentrować na tworzeniu, czy usługą streamingową z setkami milionów utworów.

Pomagamy wytwórniom płytowym zorganizować swoje dane w celu lepszej nawigacji katalogu, pomagamy firmom sync (które umieszczają muzykę w filmach/telewizji) odkryć ukryte perełki, a także pomagamy usługom streamingowym tworzyć lepsze playlisty. Problem, z którym borykają się wszystkie te firmy, polega na tym, że przetwarzanie audio ręcznie przez słuchanie każdego utworu jest pracochłonne i trudne do wykonania z dokładnością przez dłuższy czas. Otagowałem 1000 utworów jako eksperyment. Zajęło to dwa tygodnie i nie było to w ogóle zabawne. Nasz AI może otagować miliony utworów dziennie z dokładnością 90-99%.

Z naszym produktem Musiio Search pozwalamy naszym klientom B2B oferować wyszukiwanie odniesienia audio jako funkcję. Jeśli producent filmu szuka muzyki do umieszczenia, zacznie od zrozumienia oczekiwań klienta dotyczących gatunku, nastroju, BPM, a następnie wyszuka na wybranej stronie.

Musiio skraca ten proces z naszymi partnerami, którzy instalują nasze wyszukiwanie, pozwalając temu samemu producentowi filmu użyć “utworu odniesienia” do wyszukania całej bazy danych w ciągu kilku sekund. Nasz AI zeskanuje utwór odniesienia i zwróci najbliższe dopasowania audio.

Musiio niedawno uruchomiło produkt NFT Song Slicer, możesz opisać, co to jest?

NFT Song Slicer to prototyp zaprojektowany w celu pomocy artystom w uzyskaniu większej wartości z ich muzyki. Wykorzystuje proces napędzany przez sztuczną inteligencję do znalezienia pożądanych hooków w utworze – do trzech na utwór – i podaje kod czasu, aby artysta mógł wybić je jako NFT. Może to również robić automatycznie dla całych katalogów, ułatwiając wydawcom i artystom z dużymi katalogami szybkie tworzenie nowych cyfrowych aktywów kolekcjonerskich.

Jakie są potencjalne przypadki użycia produktu NFT Song Slicer?

Dla właścicieli katalogów lub artystów z obszernym katalogiem archiwalnym NFT Song Slicer może wybrać najcenniejsze sekcje w milionach utworów dziennie. Wydawcy, na przykład, mogą następnie przekształcić te fragmenty utworów w NFT i sprzedać je jako limitowaną edycję cyfrowych produktów kolekcjonerskich.

Wraz z rewolucją streamingową stało się trudno dla fanów, aby dostać dolara do kieszeni artystów, których kochają. Spójrzmy na NFT Song Slicer jako sposób, w jaki fani mogą wspierać swoich ulubionych artystów, a fani mogą posiadać cyfrowe kolekcje. Każdy kawałek może być również wyceniony inaczej przez posiadacza praw. Na przykład refren może kosztować więcej niż wers.

I dlatego, że NFT Song Slicer identyfikuje najcenniejsze sekcje utworu, widzimy tę technologię oferującą przewidywania wartości dla NFT i nawet całych katalogów muzycznych.

Jakie masz wizje przyszłości Musiio?

Powiem, że Musiio to jedna trzecia firmy o wartości miliarda dolarów. Aby zbudować tę firmę, potrzebujesz trzech części. Pierwsza to legalny dostęp do dużych ilości danych, czyli “potok”. Druga część to technologia. To my, i jesteśmy bardzo dobrzy w tym, co robimy. Trzecia i ostatnia część to etykieta: sposób na zarobienie pieniędzy na tym, co się znajdzie, wyszuka lub odkryje. Musiio zawsze pracuje nad tym długoterminowym celem.

Czy uważasz, że sztuczna inteligencja będzie w stanie pisać i generować muzykę w najbliższej przyszłości?

Jestem dość otwarty w sprawie niebycia wielkim fanem sztucznej inteligencji do celów kreatywnych. To fajny eksperyment akademicki, a istnieją systemy, które to robią, ale po prostu nie widzę potrzeby. Musiio działa tak dobrze, ponieważ nikt nie chce tagować tysięcy utworów dziennie. To nie jest zabawne, a osoba nie jest potrzebna, aby to robić skutecznie lub szybko. Ale tworzenie muzyki? Nie jestem tak pewien. Nie ma braku ludzi, którzy chcą tworzyć muzykę.

Nawet tak, myślę, że jesteśmy co najmniej 5-10 lat od tego, aby muzyka generowana przez sztuczną inteligencję brzmiała dobrze. Słyszałem trochę muzyki generowanej przez AI wczoraj, a trudno powiedzieć, czy została napisana przez AI, czy przez kogoś, kto nie jest zbyt uzdolniony. Nie jestem przekonany, czy występ AI kiedykolwiek będzie nie do odróżnienia od występu doświadczonego człowieka.

I dlaczego byście chcieli, aby tak było? Tak wiele z tego, co sprawia, że muzyka jest interesująca, to lore wokół artysty, jego osobowość, styl i przeszenie. To nie tylko kwestia muzyki.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić o Musiio?

Jestem bardzo podekscytowana, że Musiio zostało właśnie nagrodzone 4. miejscem w rankingu 10 najbardziej innowacyjnych firm muzycznych 2022 roku według Fast Company. Nasz zespół i technologia rosły od ziarenka pomysłu do uzyskania międzynarodowego uznania obok wielkich nazw branży, takich jak Hipgnosis i SoundCloud. To hołd dla krwi, potu i łez, które nasz zespół włożył w nasze produkty przodujące w branży. Jesteśmy bardzo podekscytowani, że jesteśmy na szczycie skrzyżowania muzyki i technologii. I wiedząc, że istnieją przypadki użycia, o których nie myśleliśmy jeszcze, sprawia, że jestem bardzo podekscytowana przyszłością. Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Musiio.