Hazel Savage, Musiio’nun CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Musiio, dünyanın en büyük müzik kataloglarına AI destekli analiz, etiketleme ve arama araçları sağlar ve müşterileri arasında Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound ve Blanco Y Negro gibi şirketler yer alır.

Rock müziği seven bir gitaristten CEO ve Kurucu Ortağa dönüşen Hazel Savage, 15 yılı aşkın bir süredir müzik endüstrisinde çalışmış ve müzik endüstrisinin needsini müzisyenlerden büyük çok uluslu şirketlere kadar anlamıştır.

Siz 15 yılı aşkın bir süredir müzik endüstrisinde yer alıyorsunuz, müzikle ilgili tutkunuz nedir ve müzik endüstrisine neden dahil olmak istediniz?

Ebeveynlerim oldukça rock and roll severlerdi. Büyük müzik hayranlarıydılar, bu nedenle büyürken her zaman müzikle çevriliydim. 13. doğum günümde bir gitar aldım. Hala gitar çalıyorum ve canlı performanslara karşı bir tutkum var. Hayatımı neyle dolduracağımı düşünürken, neredeyse tüm zamanımı verdiğim bir şeye odaklanmak mantıklı geldi.

Bir sürü şey yaptım, müzikle ilgili olan şeyler. Bir banda katıldım. Grupları yönettim. Kulüp geceleri düzenledim. Diğer insanların kulüp geceleri için broşür dağıttım, konuk listeleri hazırladım ve farkına varmadan bu bir kariyer haline geldi, zwar teknolojik bir açıyla.

Musiio’nun doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Üniversiteden mezun olduktan sonra ilk işim HMV’de (İngiliz plak mağazası) rafları doldurmak oldu. Yani, müzik kategorileme problemlerinin farkında olduğumu söyleyebilirim. Birkaç yıl geçti (Shazam, Pandora ve Universal aracılığıyla) ve bir UGC müzik platformunda çalışıyordum. Bu platformda günde binlerce parça yükleniyordu. Bir playlister ile birlikte çalışıyordum ve o, en iyi müzik yüklemelerini manuel olarak playlist’lere topluyordu. Günde yüzlerce parçayı dinliyordu. Bazı günler yeterli içerik buluyordu, bazı günler bulamıyordu. Acaba belirli bir senaryo için en iyi parçaları bulmayı otomatikleştirmenin bir yolu olup olmadığını merak etmeye başladım. Bu şekilde, playlister kendi uzmanlığını küratörlük için kullanabilirdi, yalnızca kötü müzik için bir filtre olarak değil.

Musiio, 2018’de Singapur’daki start-up inkübatörü Entrepreneur First aracılığıyla kurucu ortaklarım Aron Pettersson ile tanıştığım zaman kuruldu. Aron bir AI dahisi. Birlikte çalışabileceğimiz yollar hakkında konuşurken, Aron’un AI becerilerini kullanarak müzik tabanlı filtreleme, otomatik müzik etiketleme veya arama problemini çözebileceğimizi fark ettik. Aron, bir öğleden sonra içinde algoritmanın bir prototipini oluşturdu ve ücretsiz bir müzik arşivi üzerinde çalıştırdık. Öğle yemeğine çıktık ve verilerin işlenmesini bekledik. Döndüğümüzde, sonuçların doğruluğu bizi şaşırttı. Daha başarılı bir proof of concept olamazdı. O günden beri, algoritmayı büyük ölçüde optimize ettik. Müzik ekibimiz var ve bu ekip AI’yi eğitir ve QA yapar. Etiketleme, ses referans araması, playlist oluşturma ve hatta TikTok gibi platformlar için şarkı segment seçimi için ürünler çıkardık.

Kullanılan farklı tür makine öğrenimi algoritmaları nelerdir?

Kendi özel algoritmalarımızı geliştirdik ve bunu bizim için gizli bir рецепт olarak düşünüyoruz! Kurucu ortaklarım Aron, moleküler biyoloji, nöroloji, fizik ve hatta oyun geliştirme gibi alanlarda on yıldan fazla bir süredir makine öğrenimi alanında çalışıyor. AI ekibimizi yönetiyor. Ayrıca TensorFlow, Kubernetes ve Google Cloud Services gibi mevcut teknolojilerden yararlanıyoruz ve bu sayede ürünlerimizi büyük ölçekte sunabiliyoruz. En büyük hacmimizde günde 5.000.000 parçayı etiketliyorduk! JIRA’da iş akışlarımızı optimize etmek için önemli zaman ve çaba harcadık; kullanılan araçlar değil, bir ekip içinde nasıl çalışabileceğiniz önemlidir. AI ve müzik ekiplerinin birleşmesi, bizim için ikinci bir gizli рецептtır.

Müzik için bir arama motoru oluşturmanın arkasındaki zorluklar nelerdir?

Hız ve doğruluk, aramanın büyük zorluklarıdır. Gerçek zamanlı olarak kullanıldığı için hızlı olması gerekir. Bu, etiketlemeyle farklıdır, çünkü bir kullanıcı genellikle birden fazla arama sorgusu yapacak, ancak etiketleme yalnızca bir kez yapılır.

Aramayı hızlandırmak için çeşitli şeyler yapabilirsiniz. Örneğin, yalnızca aynı etiketlere sahip parçaları gösterebilirsiniz, ancak doğruluğu feda edersiniz. 200 milyonluk bir katalogda saf bir ses referans araması uzun sürebilir, bu nedenle sürekli olarak hız ve doğruluk arasında denge kurmaya çalışırsınız ve çözümler ararsınız. Bu zor ve bazıları zor kazanılmış bilgiler, ancak paylaşılabilecek şey, ses dosyalarını spektrogramlara dönüştürdüğümüz ve bir ses referans araması yaptığımızda algoritmanın 1.500 veri noktasını analiz ettiğidir – yalnızca kelime etiketleriyle mümkün olandan çok daha fazlası. Ve ses kalitesi, ambiyans ve vibe gibi müzikal özelliklere dikkat çeker. Ayrıca kullanıcıların filtreleri tanımlamasına izin veririz, böylece aramaları daha hızlı ve odaklanmış olur.

Diğer bir zorluk da alaka düzeyini nasıl yöneteceğinizdir. İnsanların genellikle ilk sayfadan öteye gitmediği için bu konuya çok zaman ayırdık.

Musiio, B2B müşterileri için hangi sorunları çözer?

Müzik kataloğu olan herkesi hizmet veririz. Teknolojiyi ölçeklenebilir şekilde geliştirdik, ister bir müzisyen olun, müzik etiketlemeye zaman ayırmak istemeyen ve yaratıma odaklanmak isteyen, ister yüz milyonlarca parçaya sahip bir akış hizmeti olun.

Kayıt şirketlerine veri düzenleme için teknoloji sağlıyoruz, böylece kataloglarını daha iyi gezinebilirler. Senkronizasyon şirketlerine (müzikleri video, TV ve filme koyan şirketlere) gizli mücevherleri keşfetmelerine yardımcı oluyoruz ve akış hizmetlerine daha iyi playlist’ler oluşturmalarına yardımcı oluyoruz. Bu şirketlerin hepsi, ses dosyalarını manuel olarak dinleyerek işleme problemini yaşamaktadır ve bu, emek yoğun ve uzun süreli olarak doğru bir şekilde yapmak zordur. 1000 parçayı etiketlemek için bir deney yaptım. İki hafta sürdü ve hiç de eğlenceli değildi. AI’miz günde milyonlarca parçayı %90-99 doğrulukla etiketleyebilir.

Musiio Search ürünümüzle, B2B müşterilerimize ses referans aramasını bir özellik olarak sunma olanağı sağlıyoruz. Bir video yapımcısı, bir müzik yerleştirme arıyorsa, önce müşterisinin beklentilerini anlar, tür, ruh hali, BPM gibi faktörleri dikkate alır ve sonra tercih ettiği sitede arar.

Musiio, işbirliği yaptığımız şirketlerin aramayı kurmasına olanak tanır ve aynı video yapımcısına bir ‘referans parçасı’ kullanarak tüm veritabanını saniyeler içinde arama olanağı sağlar. AI’miz referans parçayı tarar ve en yakın ses eşleşmelerini geri döndürür.

Musiio yakın zamanda bir NFT Şarkı Kesici ürünü çıkardı, bu ürünün ne olduğunu açıklayabilir misiniz?

NFT Şarkı Kesici, sanatçılara müziklerinden daha fazla değer kazandırmalarına yardımcı olmak için tasarlanmış bir prototiptir. AI destekli bir işlem kullanarak bir parçadaki çekici hook’ları bulur – parçaya kadar üç tane – ve zaman kodları sağlar, böylece bir sanatçı bu şarkı bölümlerini NFT olarak bastırabilir. Ayrıca tüm kataloglar için otomatik olarak bunu yapabilir, bu da büyük bir arşivi olan sanatçılar ve plak şirketleri için yeni dijital koleksiyonlar oluşturmayı kolaylaştırır.

Bu tür bir Şarkı Kesici ürününün olası kullanım alanları nelerdir?

Katalog sahipleri veya geniş bir arşivi olan sanatçılar için NFT Şarkı Kesici, milyonlarca şarkının en değerli bölümlerini seçebilir. Örneğin, plak şirketleri bu şarkı parçalarını NFT olarak dönüştürebilir ve satabilirler.

Akış devrimi ile birlikte, hayranların sevdiği sanatçılara para kazandırması zorlaşmıştır. NFT Şarkı Kesici’yi, hayranların sevdiği sanatçılara destek olmak ve dijital koleksiyonlar sahip olmak için bir yol olarak görüyoruz. Her bir parça farklı fiyatlandırılabilir. Örneğin, bir koro daha pahalı olabilir, bir nakarat daha ucuz olabilir.

Ayrıca, NFT Şarkı Kesici bir parçanın en değerli bölümlerini tanımlayarak, NFT’ler ve hatta tüm müzik katalogları için değer tahminleri sunabilir.

Musiio’nun geleceği için vizyonunuz nedir?

Musiio’nun bir milyarlık şirketin üçte biri olduğunu söylüyorum. Bu şirketi inşa etmek için üç parça gerekiyor. İlk parça, büyük miktarda veriye yasal erişim veya bir “boru hattı”dır. İkinci parça teknolojidir, bu da bizim olduğumuz şey. Üçüncü ve son parça, bulduklarınızı, aradıklarınızı veya keşfettiklerinizi para kazandırma yolu olan bir etikettir. Musiio, her zaman bu uzun vadeli hedefe doğru çalışıyor.

Yakın gelecekte AI’nin müzik yazıp üretmesini bekliyor musunuz?

AI’nin yaratıcılık için kullanıldığını görmek istemiyorum. Akademik bir deney olarak ilginç, ancak ihtiyacını görmüyorum. Musiio, AI’nin müzik yapımı için kullanılmaması nedeniyle bu kadar iyi çalışıyor. Hiçbirone, günde binlerce şarkıyı etiketlemek istemez. Ancak müzik yapmak? Sanırım en az 5-10 yıl uzakta olduğumuz bir şey.

AI üretilen müziklerin iyi ses verdiğini de düşünmüyorum. AI tarafından üretilen bir piyano müziği duydum ve bunun AI tarafından mı yoksa yeteneksiz bir insan tarafından mı yazıldığını anlamak zor. AI performansının, yetenekli bir insan performansından ayırt edilemeyeceğini düşünmüyorum.

Ve neden olsun? Müziğin ilginç olmasının sebebi, sanatçının efsanesi, kişiliği, tarzı ve mesajıdır. Sadece müzik değildir.

Musiio hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Musiio’nun Fast Company’nin 2022’nin En İnovatif 10 Müzik Şirketi listesinde 4. sırada yer aldığını duyduğum için çok heyecanlıyım. Ekibimiz ve teknolojiğimiz, bir fikir tohumundan, büyük endüstri isimlerinin yanında uluslararası tanınmaya kadar geldi. Bu, ekibimizin endüstri lideri ürünlerimize koyduğu emek ve terin bir takdiridir. Müzik ve teknolojinin kesişme noktasının ön saflarında olmak bizi çok heyecanlandırıyor. Henüz düşünmediğimiz kullanım alanları olabileceğini bilmek, geleceğe karşı çok heyecanlandırıyor.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Musiio sitesini ziyaret edebilir.