Hazel Savage, CEO & Co-Founder 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 clienții săi numărându-se Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound și Blanco Y Negro.

Un chitarist iubitor de rock, 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 aranjarea rafturilor la HMV, la conducerea de echipe în afaceri din fruntea ascultării și recomandărilor de muzică, Hazel înțelege nevoile industriei, de la muzicieni la mari corporații multinaționale.

Ați petrecut peste 15 ani în industria muzicală, 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 de muzică, așa că am fost mereu înconjurat de muzică crescând. Apoi, pentru ziua mea de naștere de 13 ani, am primit o chitară. Încă o cânt și am o pasiune pentru spectacole live. Așa că, atunci când încercam să aflu ce să fac cu viața mea, a avut sens să mă concentrez pe ceva la care dedicam aproape tot timpul meu.

Am făcut o mulțime de lucruri tangențial legate. Am cântat într-o trupă. Am gestionat trupe. Am condus cluburi de noapte. Îmi distribuiam flyere pentru cluburile de noapte ale altor oameni, conduceam liste de invitați și, înainte de a ști, a devenit o carieră, deși cu o tentă tehnologică.

Ne puteți împărtăși povestea de origine a Musiio?

Primul meu loc de muncă după universitate a fost aranjarea 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. Săriți câțiva ani (prin Shazam, Pandora și Universal), și lucram pentru o platformă de muzică UGC cu mii de piese încărcate zilnic. Lucram cu un playlist care trebuia să compileze manual cele mai bune încărcări de muzică în liste de redare. El asculta sute de piese pe zi. Unele zile avea suficient conținut potrivit pentru o listă de redare. Unele zile nu. M-am întrebat dacă ar exista o modalitate de a automatiza găsirea celor mai bune piese pentru o anumită situație. În acest fel, el ar putea utiliza abilitățile sale de expert în muzică pentru curatoriat, și nu doar pentru a acționa ca un filtru pentru muzică proastă.

Musiio a fost creat atunci când l-am cunoscut pe co-fondatorul meu, Aron Pettersson, prin incubatorul de start-up Entrepreneur First din Singapore, în 2018. Aron este un geniu al inteligenței artificiale. Când vorbeam despre moduri în care am putea colabora, am realizat că am putea utiliza abilitățile lui Aron în domeniul inteligenței artificiale pentru a rezolva problema filtrelor bazate pe muzică, etichetarea sau căutarea 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 de demonstrație mai reușit. De atunci, am optimizat algoritmul în mod masiv. Avem o echipă de muzică care ajută la predarea inteligenței artificiale și efectuează teste de asigurare a calității, și am lansat produse pentru etichetare, căutare audio de referință, listele de redare și chiar selectarea segmentelor de cântec pentru platforme precum TikTok.

Care sunt diferitele tipuri de algoritmi de învățare automată care sunt utilizați?

Am construit algoritmi proprii, și considerăm acest lucru ca fiind “sosul nostru secret”! Co-fondatorul meu, Aron, a fost în fruntea învățării automate timp de peste un deceniu, lucrând în domenii precum biologia moleculară, neuroștiința, fizica și chiar dezvoltarea de jocuri. El conduce echipa noastră de inteligență artificială. De asemenea, beneficiem de tehnologia disponibilă, cum ar fi TensorFlow, Kubernetes și serviciile Google Cloud, pentru scalabilitate și pentru a livra produsele noastre la o scară masivă, 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, inteligență artificială și muzică, este a doua parte a “sosului nostru secret”.

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

Viteza și acuratețea sunt provocările majore cu căutarea. Trebuie să fie rapidă, 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 au aceleași etichete ca piesa dvs. de referință, dar ați sacrifica acuratețea. O căutare audio de referință pură pe un catalog de 200 de milioane de piese, de exemplu, poate dura mult timp, așa că sunteți mereu în căutarea unor soluții pentru a echilibra viteza și acuratețea. Este dificil și o parte din acest lucru este cunoașterea dobândită cu greu, dar ceea ce pot împărtăși este că convertim fișiere audio în spectrograme, amprente audio foarte detaliate, și atunci când efectuăm o căutare audio de referință, 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 focalizate.

O altă provocare este modul în care gestionați relevanța. Majoritatea oamenilor nu merg mai departe de prima pagină de rezultate, așa că am petrecut mult timp pe această parte.

Care sunt problemele pe care Musiio le rezolvă pentru clienții B2B?

Servim 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 muzică, sau un 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 nestemate ascunse și ajutăm serviciile de streaming să creeze liste de redare mai bune. Problema pe care o întâmpină toate aceste companii este că procesarea manuală a audio prin ascultarea fiecărei piese este o muncă intensivă și greu de făcut cu acuratețe pentru o perioadă îndelungată. Am etichetat 1000 de piese ca experiment. A durat două săptămâni și nu a fost deloc amuzant. Inteligența noastră artificială 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 audio de referință ca funcție. Dacă un producător de videoclipuri 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 videoclipuri să utilizeze o “piesă de referință” pentru a căuta întreaga bază de date în câteva secunde. Inteligența noastră artificială va scana piesa de referință și va returna cele mai apropiate corespondențe audio.

Musiio a lansat recent un produs NFT Song Slicer, ne 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 inteligență artificială pentru a găsi fragmente de piese dorite într-o piesă – până la trei pe piesă – și oferă coduri de timp, astfel încât un artist să poată monetiza aceste secțiuni ale piesei 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.

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

Pentru deținătorii de cataloage sau artiștii 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 aceste fragmente de piese în NFT-uri și le pot vinde ca articole digitale de colecție limitată.

Cu revoluția streaming-ului, a devenit dificil pentru fani să pună o dolar în buzunarul artiștilor pe care îi iubesc. Ne uităm la NFT Song Slicer ca la o modalitate prin care fani pot sprijini artiștii lor preferați și pot deține articole digitale colecționabile. Fiecare fragment poate fi, de asemenea, tarifat diferit de către deținătorul drepturilor. 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 întregul catalog de muzică.

Care este viziunea dvs. pentru viitorul Musiio?

Spun 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 un “conduct”. 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 mereu 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 pur și simplu nu văd nevoia de așa ceva. Musiio funcționează atât de bine pentru că nimeni nu vrea să eticheteze mii de piese pe zi. Nu este amuzant, și nu aveți nevoie de o persoană pentru a face acest lucru eficient sau rapid. Dar creația de muzică? Nu sunt atât de sigur. Nu există o lipsă de oameni care vor să creeze muzică.

Chiar și așa, cred că suntem cel puțin la 5-10 ani distanță de la generarea de muzică de către inteligența artificială care să sune bine. Am auzit niște piese generate de inteligență artificială într-o zi, și este greu de spus dacă a fost scrisă de inteligență artificială sau doar de cineva care nu este foarte priceput. Nu sunt convins că o interpretare a inteligenței artificiale va fi vreodată de neînțeles de la un om realizat.

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

Există 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 10 companii de muzică mai inovatoare din 2022 de către Fast Company. Echipa și tehnologia noastră au crescut de la o sămânță de idee la recunoașterea internațională, alături de nume mari din industrie, cum ar fi Hipgnosis și SoundCloud. 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 în legătură cu viitorul.

Mulțumim pentru interviul minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Musiio.