Hazel Savage, CEO și Co-Fondator al Musiio – Seria de Interviuri

Musiio oferă instrumente de analiză, etichetare și căutare bazate pe inteligență artificială pentru unele dintre cele mai mari cataloage de muzică din lume, printre care Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound și Blanco Y Negro.

Un chitarist rock iubitor, devenit co-fondator și CEO, Hazel Savage a petrecut 15 ani în industria muzicală, lucrând pentru unele dintre cele mai mari branduri de muzică din lume – de la încărcarea rafturilor la HMV la conducerea echipelor din afaceri din fruntea industriei muzicale și a recomandărilor, Hazel înțelege nevoile industriei de la muzicieni până la mari corporații multinaționale.

Ați fost în industria muzicală pentru peste 15 ani, ce vă face atât de pasionat de muzică și de ce ați vrut să vă implicați în industria muzicală?

Părinții mei erau destul de rock and roll. Ei erau mari fani ai muzicii, așa că am fost întotdeauna înconjurat de muzică crescând. Apoi, pentru ziua mea de naștere de 13 ani, am primit o chitară. Încă o mai cânt și am o pasiune pentru spectacolele live. Așa că, atunci când mă gândeam la ce urma să fac cu viața mea, a avut sens să mă concentrez pe ceva la care dedicam aproape tot timpul.

Am făcut o mulțime de lucruri tangențial legate. Am cântat într-o trupă. Am gestionat trupe. Am organizat seri de club. Am distribuit fluturași pentru seri de club ale altor oameni, am gestionat liste de invitați și, înainte de a ști, a devenit o carieră, deși cu o tentă tehnologică.

Puteți împărtăși povestea din spatele Musiio?

Primul meu loc de muncă după universitate a fost încărcarea rafturilor la HMV (magazinul de discuri din Regatul Unit). Așa că, puteți spune că am fost conștient de problemele legate de categorisirea muzicii de atunci. Înainte cu câțiva ani (prin Shazam, Pandora și Universal), lucram pentru o platformă de muzică UGC cu mii de piese încărcate în fiecare zi. Lucram cu un playlist care trebuia să compileze manual cele mai bune încărcări de muzică în playlisturi. El asculta sute de piese în fiecare zi. Unele zile avea suficient conținut potrivit pentru un playlist. Alte zile nu. Am început să mă întreb dacă ar exista o modalitate de a automatiza găsirea celor mai bune piese pentru o anumită situație. În acest fel, el ar putea folosi abilitățile sale de expert în muzică pentru curare, mai degrabă decât doar pentru a acționa ca un filtru pentru muzică proastă.

Musiio a fost format atunci când am cunoscut-o pe co-fondatorul meu, Aron Pettersson, prin incubatorul de start-up Entrepreneur First din Singapore, în 2018. Aron este un geniu AI. Când vorbeam despre modalități de a lucra împreună, am realizat că am putea folosi abilitățile lui Aron în AI pentru a rezolva problema filtrelor de muzică, a etichetării automate sau a căutării muzicii cu genuri, stări de spirit, BPM, etc. sau căutări bazate pe amprente. Aron a construit un prototip al algoritmului într-o după-amiază și l-am lansat pe o arhivă gratuită de muzică. Am ieșit la prânz, lăsându-l să proceseze datele. Când am revenit, am fost uimiți de acuratețea rezultatelor. Nu am putut spera la un concept mai de succes. De atunci, am optimizat algoritmul în mod masiv. Avem o echipă de muzică care ne ajută să învățăm AI-ul și să efectuăm controlul calității, și am lansat produse pentru etichetare, căutare de referință audio, creare de playlisturi și chiar selecție de segmente de cântec pentru platforme precum TikTok.

Ce tipuri de algoritmi de învățare automată sunt utilizați?

Am construit algoritmi proprii și considerăm că aceasta este “sosul nostru secret”! Co-fondatorul meu, Aron, a fost în fruntea învățării automate timp de peste un deceniu, lucrând în biologie moleculară, neuroștiințe, fizică și chiar dezvoltare de jocuri. El conduce echipa noastră de AI. De asemenea, profităm de tehnologia disponibilă, cum ar fi TensorFlow, Kubernetes și Google Cloud Services, pentru scalabilitate și pentru a livra produsele noastre la scară largă, la cel mai mare volum, am etichetat 5.000.000 de piese pe zi! Am petrecut, de asemenea, o cantitate semnificativă de timp și efort pentru a optimiza fluxurile noastre de lucru în JIRA; nu este vorba doar despre ce unelte folosiți, ci și despre cât de eficient puteți lucra cu o echipă de dezvoltatori și experți în muzică. Combinarea celor două echipe, AI și Muzică, este a doua parte a “sosului nostru secret”.

Ce sunt unele dintre provocările din spatele construirii unui motor de căutare pentru muzică?

Viteza și acuratețea sunt provocările majore cu căutarea. Trebuie să fie rapid, deoarece oamenii o folosesc în timp real. Acest lucru este diferit de etichetare, deoarece un utilizator va face adesea mai multe cereri de căutare, dar etichetarea se întâmplă doar o dată.

Există diverse lucruri pe care le puteți face pentru a accelera căutarea. Puteți arăta doar piese care împărtășesc aceleași etichete ca piesa dvs. de referință, dar veți sacrifica acuratețea. O căutare de referință audio pură pe un catalog de 200 de milioane de piese, de exemplu, poate dura mult timp, așa că sunteți mereu în echilibru între viteză și acuratețe și căutați soluții. Este dificil și o parte din acest lucru este cunoaștere greu câștigată, dar ceea ce pot împărtăși este că convertim fișiere audio în spectrograme, amprente foarte detaliate ale fișierelor audio și, atunci când efectuăm o căutare de referință audio, algoritmul analizează până la 1.500 de puncte de date – mult dincolo de ceea ce este posibil cu etichetele cuvinte singure. Și identifică caracteristici muzicale greu de descris, cum ar fi calitatea vocală, ambianța și vibrația. De asemenea, permitem utilizatorilor să definească filtre, astfel încât căutările lor să poată fi mai rapide și mai concentrate.

Ce probleme rezolvă Musiio pentru clienții B2B?

Deservim orice persoană cu un catalog de muzică. Am construit tehnologia pentru a scala, indiferent dacă sunteți un muzician care nu are timp să eticheteze muzică și dorește să se concentreze pe crearea de conținut, sau o serviciu de streaming cu sute de milioane de piese.

Ajutăm casele de discuri să-și organizeze datele pentru o navigare mai bună a cataloagelor, ajutăm companiile de sincronizare (care pun muzică pe video/TV și film) să descopere piese ascunse și ajutăm serviciile de streaming să creeze playlisturi mai bune. Problema pe care o întâmpină toate aceste companii este că procesarea manuală a audio prin ascultarea fiecărei piese este intensivă din punct de vedere al forței de muncă și greu de făcut cu acuratețe pentru o perioadă lungă de timp. Am etichetat 1000 de piese ca experiment. A durat două săptămâni și nu a fost deloc amuzant. AI-ul nostru poate eticheta milioane de piese pe zi cu o acuratețe de 90-99%.

Cu produsul nostru Musiio Search, permitem clienților noștri B2B să ofere căutare de referință audio ca funcție. Dacă un producător de video caută o plasare de muzică, ar începe prin a înțelege așteptările clientului său în ceea ce privește genul, starea de spirit, BPM și apoi să caute pe site-ul său ales.

Musiio scurtează acest proces cu partenerii noștri care instalează căutarea noastră, permițând aceluiași producător de video să folosească o “piesă de referință” pentru a căuta întreaga bază de date în câteva secunde. AI-ul nostru va scana piesa de referință și va returna cele mai apropiate corespondențe audio.

Musiio a lansat recent un produs NFT Song Slicer, puteți descrie ce este acesta?

NFT Song Slicer este un prototip proiectat pentru a ajuta artiștii să obțină mai multă valoare din muzica lor. Acesta utilizează un proces condus de AI pentru a găsi hook-uri de dorit într-o piesă – până la trei pe cântec – și oferă coduri de timp, astfel încât un artist să poată monetiza aceste secțiuni de cântec ca NFT-uri. Acesta poate face acest lucru și în mod automat pentru întregul catalog, făcându-l mai ușor pentru casele de discuri și artiștii cu cataloage mari să creeze rapid noi active digitale colecționabile.

Ce sunt unele dintre cazurile de utilizare potențiale pentru acest tip de produs Song Slicer?

Pentru proprietarii de cataloage sau artiști cu un catalog extins, NFT Song Slicer poate selecta cele mai valoroase secțiuni din milioane de piese pe zi. Casele de discuri, de exemplu, pot transforma apoi aceste secțiuni de cântec în NFT-uri și le pot vinde ca produse digitale colecționabile limitate.

Cu revoluția streamingului, a devenit dificil pentru fani să pună o dolă în buzunarul artiștilor pe care îi iubesc. Ne uităm la NFT Song Slicer ca o modalitate prin care fani să poată sprijini artiștii lor preferați și pentru fani să dețină active digitale colecționabile. Fiecare secțiune poate fi, de asemenea, prețuită diferit de către un deținător de drepturi. De exemplu, un refren ar putea costa mai mult decât un vers.

Și, deoarece NFT Song Slicer identifică cele mai valoroase secțiuni ale unei piese, vedem această tehnologie oferind previziuni de valoare pentru NFT-uri și chiar pentru cataloage de muzică întregi.

Care este viziunea dvs. pentru viitorul Musiio?

Sunt de părere că Musiio este o treime dintr-o companie de un miliard de dolari. Pentru a construi acea companie, aveți nevoie de trei părți. Prima parte este accesul legal la volume mari de date sau o “conductă”. A doua parte este tehnologia. Aceasta suntem noi și suntem foarte buni la ceea ce facem. A treia și ultima parte este o etichetă: o modalitate de a monetiza ceea ce găsiți, căutați sau descoperiți. Musiio lucrează întotdeauna spre acest obiectiv pe termen lung.

Credeți că inteligența artificială va putea scrie și genera muzică în viitorul apropiat?

Sunt destul de vocal despre faptul că nu sunt un mare fan al inteligenței artificiale pentru creativitate. Este un experiment academic amuzant și există sisteme care o fac, dar nu văd nevoia de a face acest lucru. Musiio funcționează atât de bine pentru că nimeni nu vrea să eticheteze mii de piese pe zi. Nu este divertisment și nu aveți nevoie de o persoană pentru a face acest lucru eficient sau rapid. Dar crearea de muzică? Nu sunt atât de sigur.

Chiar și așa, cred că suntem cel puțin la 5-10 ani distanță de la inteligența artificială care generează muzică care sună bine. Am auzit o piesă de pian generată de inteligență artificială într-o zi și este greu de spus dacă a fost scrisă de inteligență artificială sau de cineva care nu este foarte priceput. Nu sunt convins că o interpretare a inteligenței artificiale va fi vreodată de neînțeles de la un interpret uman priceput.

Și de ce ați vrea să fie așa? Atât de mult din ceea ce face muzica interesantă este legenda din jurul unui artist, personalitatea, stilul și mesajul său. Nu este doar despre muzică.

Există ceva altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Musiio?

Sunt foarte încântat că Musiio a fost recent premiat cu locul 4 în lista celor mai inovatoare companii de muzică din 2022, conform Fast Company. Echipa și tehnologia noastră au crescut de la o sămânță de idee la recunoaștere internațională, alături de nume mari din industrie, cum ar fi Hipgnosis și SoundCloud. Acest lucru este un omagiu pentru sângele, sudoarea și lacrimile pe care echipa noastră le-a pus în produsele noastre de top din industrie. Suntem atât de încântați să fim la intersecția dintre muzică și tehnologie. Și știind că există cazuri de utilizare pe care nu le-am gândit încă mă face foarte entuziast despre viitor. Mulțumesc pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Musiio ar trebui să viziteze Musiio.

Mulțumesc pentru interviul minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Musiio ar trebui să viziteze Musiio.