Hazel Savage, CEO & Co-Founder of Musiio – Série de Entrevistas

Musiio fornece análise, marcação e ferramentas de busca impulsionadas por IA para alguns dos maiores catálogos musicais do mundo, contando com Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound e Blanco Y Negro entre seus clientes.

Um guitarrista apaixonado por rock que se tornou co-fundador e CEO, Hazel Savage passou 15 anos na indústria musical trabalhando para algumas das maiores marcas musicais do mundo – desde empilhar prateleiras na HMV até gerenciar equipes em empresas à frente da escuta e recomendação de música, Hazel entende as necessidades da indústria desde o músico até as grandes multinacionais.

Você está na indústria musical há mais de 15 anos, o que o torna tão apaixonado por música, e por que você queria se envolver na indústria musical?

Meus pais eram muito rock and roll. Eles eram grandes fãs de música, então eu sempre fui cercado por música crescendo. Então, para o meu aniversário de 13 anos, eu ganhei uma guitarra. Eu ainda toco e tenho uma paixão por se apresentar ao vivo. Então, quando eu estava decidindo o que eu faria com minha vida, fazia sentido se concentrar em algo que eu havia dedicado quase todo o meu tempo.

Eu acabei fazendo muitas coisas relacionadas à música. Eu toquei em uma banda. Eu gerenciei bandas. Eu organizei noites de clube. Eu estava distribuindo folhetos para as noites de clube de outras pessoas, gerenciando listas de convidados, e antes que eu soubesse, isso se tornou uma carreira, embora definitivamente com um viés tecnológico.

Pode compartilhar a história por trás da criação da Musiio?

Meu primeiro emprego após a universidade foi empilhar prateleiras na HMV (a loja de discos do Reino Unido). Então, você pode dizer que eu estive ciente dos problemas de categorizar música desde então. Avançando alguns anos (via Shazam, Pandora e Universal), e eu estava trabalhando para uma plataforma de música de usuário gerado com milhares de faixas carregadas por dia. Eu trabalhei com um criador de playlists que tinha que manualmente compilar as melhores músicas carregadas em playlists. Ele ouvia centenas de faixas por dia. Alguns dias ele tinha conteúdo suficiente para uma playlist. Alguns dias ele não tinha. Eu comecei a me perguntar se haveria uma maneira de automatizar a busca por faixas para um cenário dado. Dessa forma, ele poderia usar suas habilidades como especialista em música para curadoria, em vez de apenas agir como um filtro para música ruim.

Musiio foi formada quando eu conheci meu co-fundador Aron Pettersson através do incubador de startups Entrepreneur First em Cingapura em 2018. Aron é um gênio da IA. Quando estávamos discutindo maneiras pelas quais poderíamos trabalhar juntos, percebemos que poderíamos usar as habilidades de IA de Aron para resolver o problema de filtragem baseada em música, marcando ou buscando música automaticamente com gêneros, humores, BPM, etc. ou buscas baseadas em impressões digitais. Aron construiu um protótipo do algoritmo em uma tarde, e o colocamos para trabalhar em um arquivo de música gratuito. Nós saímos para almoçar, deixando-o processar os dados. Quando voltamos, ficamos impressionados com a precisão dos resultados. Nós não poderíamos ter esperado um conceito de prova mais bem-sucedido. A partir daí, otimizamos o algoritmo massivamente. Nós temos uma equipe de música que ajuda a ensinar o IA e conduzir QA, e lançamos produtos para marcação, busca de referência de áudio, criação de playlists e até seleção de segmentos de música para plataformas como o TikTok.

Quais são os diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina utilizados?

Nós construímos nossos próprios algoritmos proprietários, e consideramos isso nosso molho secreto! Meu co-fundador Aron tem sido um pioneiro em aprendizado de máquina por mais de uma década, trabalhando em biologia molecular, neurociência, física e até desenvolvimento de jogos. Ele lidera nossa equipe de IA. Nós também aproveitamos a grande tecnologia disponível, como TensorFlow, Kubernetes e Serviços de Nuvem do Google (GOOGL ), para escalabilidade e para entregar nossos produtos em uma escala massiva, em nosso maior volume, estávamos marcando 5.000.000 de faixas por dia! Nós também gastamos muito tempo e esforço aprimorando nossos fluxos de trabalho no JIRA; não é apenas sobre quais ferramentas você usa, mas como você pode trabalhar de forma eficiente com uma equipe de desenvolvedores e especialistas em música. A combinação das duas equipes, IA e Música, é a segunda parte do nosso molho secreto.

Quais são alguns dos desafios por trás da construção de um mecanismo de busca para música?

Velocidade e precisão são os grandes desafios com a busca. Ela tem que ser rápida porque as pessoas a estão usando em tempo real. Isso é diferente da marcação, porque um usuário geralmente fará várias consultas de busca, mas a marcação acontece apenas uma vez.

Há várias coisas que você pode fazer para acelerar a busca. Você poderia apenas mostrar faixas que compartilham as mesmas marcas que a faixa de semente, mas você sacrificaria a precisão. Uma busca de referência de áudio pura em um catálogo de 200 milhões de faixas, por exemplo, pode levar muito tempo, então você está constantemente equilibrando velocidade e precisão e procurando soluções. É complicado e parte disso é conhecimento difícil de obter, mas o que eu posso compartilhar é que convertemos arquivos de áudio em espectrogramas, impressões digitais altamente detalhadas de arquivos de áudio, e quando realizamos uma busca de referência de áudio, o algoritmo analisa até 1.500 pontos de dados – muito além do que é possível com marcas de palavra apenas. E ele captura recursos musicais difíceis de descrever, como qualidade vocal, ambientação e vibe. Nós também permitimos que os usuários definam filtros, para que suas buscas possam ser mais rápidas e focadas.

Outro desafio é como você gerencia a relevância. A maioria das pessoas não irá além da primeira página de resultados, então gastamos muito tempo nisso.

Quais problemas a Musiio resolve para clientes B2B?

Nós servimos a qualquer pessoa com um catálogo de música. Nós construímos a tecnologia para escalar, seja você um músico que não tem tempo para marcar música e quer se concentrar em criar, ou um serviço de streaming com centenas de milhões de faixas.

Nós ajudamos gravadoras a organizar seus dados para uma melhor navegação de catálogo, ajudamos empresas de sincronização (que colocam música em vídeo/TV e filme) a descobrir joias escondidas, e ajudamos serviços de streaming a construir playlists melhores. O problema que todas essas empresas enfrentam é que processar áudio manualmente, ouvindo cada faixa, é trabalhoso e difícil de fazer com precisão por um período prolongado. Eu marquei 1000 faixas como um experimento. Levou duas semanas e não foi divertido. Nossa IA pode marcar milhões de faixas por dia com 90-99% de precisão.

Com nosso produto Musiio Search, permitimos que nossos clientes B2B ofereçam busca de referência de áudio como um recurso. Se um produtor de vídeo está procurando por uma colocação de música, ele começaria entendendo as expectativas do cliente em termos de gênero, humor, BPM, e então procuraria no site escolhido.

Musiio acelera esse processo com nossos parceiros que instalaram nossa busca, permitindo que o mesmo produtor de vídeo use uma “faixa de referência” para procurar todo o banco de dados em segundos. Nossa IA irá digitalizar a faixa de referência e retornar as correspondências de áudio mais próximas.

A Musiio lançou recentemente um produto de NFT Song Slicer, pode descrever o que é isso?

NFT Song Slicer é um protótipo projetado para ajudar artistas a obter mais valor de sua música. Ele usa um processo impulsionado por IA para encontrar ganchos desejáveis em uma faixa – até três por música – e fornecer códigos de tempo, para que um artista possa cunhar essas seções de música como NFTs. Ele também pode fazer isso automaticamente para catálogos inteiros, tornando mais fácil para gravadoras e artistas com grandes catálogos de volta criar novos ativos digitais coletáveis.

Quais são alguns casos de uso potenciais para esse tipo de produto Song Slicer?

Para proprietários de catálogos ou artistas com um catálogo extenso, NFT Song Slicer pode selecionar as seções mais valiosas em milhões de músicas por dia. Gravadoras, por exemplo, podem então transformar essas seções de música em NFTs e vendê-las como mercadorias digitais de edição limitada.

Com a revolução do streaming, tornou-se difícil para os fãs colocar um dólar no bolso dos artistas que amam. Nós olhamos para o NFT Song Slicer como uma maneira para os fãs apoiarem seus artistas favoritos e para os fãs possuírem coletáveis digitais. Cada seção também pode ser precificada de forma diferente por um titular de direitos. Por exemplo, um refrão pode custar mais do que uma estrofe.

E, porque o NFT Song Slicer identifica as seções mais valiosas de uma faixa, vemos essa tecnologia oferecendo previsões de valor para NFTs e até mesmo catálogos de música inteiros.

Qual é sua visão para o futuro da Musiio?

Eu digo que a Musiio é um terço de uma empresa de um bilhão de dólares. Para construir essa empresa, você precisa de três partes. A primeira é o acesso legal a grandes volumes de dados, ou um “pipeline”. A segunda parte é a tecnologia. Isso é nós, e somos muito bons no que fazemos. A terceira e última parte é um rótulo: uma maneira de monetizar o que você encontra, procura ou descobre. A Musiio está sempre trabalhando em direção a esse objetivo de longo prazo.

Você acha que a IA será capaz de escrever e gerar música no futuro próximo?

Eu sou bastante aberto sobre não ser um grande fã de IA para criatividade. É um experimento acadêmico divertido, e há sistemas que o fazem, mas eu simplesmente não vejo a necessidade disso. A Musiio funciona tão bem porque ninguém quer marcar milhares de músicas por dia. Não é divertido, e você não precisa de uma pessoa para fazer isso de forma eficaz ou rápida. Mas a criação de música? Eu não estou tão seguro. Há uma falta de pessoas que querem criar música.

Mesmo assim, eu acho que estamos pelo menos cinco a 10 anos longe de a música gerada por IA soar boa. Eu ouvi alguma música gerada por IA no outro dia, e é difícil dizer se foi escrita por IA ou apenas por alguém que não é muito habilidoso. Eu não estou convencido de que um desempenho de IA será algum dia indistinguível de um jogador humano habilidoso.

E por que você gostaria que fosse? Tanto do que torna a música interessante é a lenda em torno de um artista, sua personalidade, estilo e mensagem. Não é apenas sobre a música.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a Musiio?

Estou muito animado que a Musiio foi recentemente premiada com o 4º lugar na lista das 10 Empresas de Música Mais Inovadoras de 2022 da Fast Company. Nossa equipe e tecnologia cresceram a partir da semente de uma ideia para receber reconhecimento internacional ao lado de grandes nomes da indústria, como Hipgnosis e SoundCloud. É um tributo ao sangue, suor e lágrimas que nossa equipe colocou em nossos produtos líderes de indústria. Estamos muito animados para estar à vanguarda da interseção entre música e tecnologia. E sabendo que há casos de uso que ainda não pensamos faz com que eu esteja muito animado sobre o futuro. Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Musiio.