Hazel Savage, Musiio'nun CEO'su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Dizisi

müzik müşterileri arasında Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound ve Blanco Y Negro'nun da bulunduğu dünyanın en büyük müzik kataloglarından bazılarına yapay zeka destekli analiz, etiketleme ve arama araçları sağlıyor.

Rock aşığı bir gitaristten sonra Kurucu Ortak ve CEO'ya dönüşen Hazel Savage, müzik endüstrisinde 15 yılını dünyanın en büyük müzik markalarından bazılarında çalışarak geçirdi - HMV'de rafları istiflemekten müzik dinlemenin ön saflarında yer alan işletmelerde ekipler yönetmeye kadar. Hazel, müzisyenlikten büyük çok uluslu şirketlere kadar endüstrinin ihtiyaçlarını anlıyor.

15 yılı aşkın bir süredir müzik endüstrisindesiniz, sizi müziğe bu kadar tutkulu kılan nedir ve neden müzik endüstrisine girmek istediniz?

Ailem oldukça rock'n roll'du. Onlar büyük müzik hayranlarıydı, bu yüzden büyürken etrafım hep müzikle çevriliydi. Sonra 13. doğum günümde bir gitarım oldu. Hala oynuyorum ve canlı performans sergileme tutkum var. Bu yüzden, hayatımda ne yapacağımı düşünürken, neredeyse tüm zamanımı adadığım bir şeye odaklanmak mantıklı geldi.

Sonunda teğetsel olarak ilgili birçok şey yaptım. Bir grupta çaldım. Grupları yönettim. Kulüp geceleri koştum. Başkalarının kulüp geceleri için broşürler dağıtıyor, misafir listeleri hazırlıyordum ve daha ne olduğunu anlamadan, kesinlikle teknoloji odaklı olmasına rağmen bu bir kariyer haline geldi.

Musiio'nun oluşum hikayesini bizimle paylaşır mısınız?

Üniversiteden sonraki ilk işim HMV'de (Birleşik Krallık plak mağazası) rafları dizmekti. Yani, o zamandan beri müziği kategorize etmenin sorunlarının farkındayım diyebilirsiniz. Birkaç yıl ileri sar (Shazam, Pandora ve Universal aracılığıyla) ve günde binlerce parçanın yüklendiği bir UGC müzik platformu için çalışıyordum. En iyi müzik yüklemelerini manuel olarak çalma listelerinde harmanlaması gereken bir çalma listesi oluşturucuyla çalıştım. Günde yüzlerce parça dinlerdi. Bazı günler bir çalma listesi için yeterince uygun içeriğe sahipti. Bazı günler yapmadı. Belirli bir senaryo için en iyi parçaları bulmayı otomatikleştirmenin bir yolu olup olmadığını merak etmeye başladım. Bu şekilde, bir müzik uzmanı olarak becerilerini kötü müzik için bir filtre görevi görmek yerine küratörlük için kullanabilirdi.

Musiio, kurucu ortağım Aron Pettersson ile 2018'de Singapur'da girişimci kuluçka merkezi Entrepreneur First aracılığıyla tanıştığımda kuruldu. Aron bir yapay zeka dehasıdır. Birlikte çalışabileceğimiz yollardan bahsederken, müzik tabanlı filtreleme, müziği türler, ruh halleri, BPM vb. ile otomatik olarak etiketleme veya arama veya parmak izi tabanlı arama sorununu çözmek için Aron'un AI becerilerini kullanabileceğimizi fark ettik. . Aron, bir öğleden sonra algoritmanın bir prototipini oluşturdu ve onu ücretsiz bir müzik arşivi üzerinde çalıştırdık. Verileri işlemek için onu bırakarak öğle yemeğine çıktık. Geri döndüğümüzde, sonuçların doğruluğu bizi hayrete düşürdü. Daha başarılı bir konsept kanıtı umamazdık. Oradan, algoritmayı büyük ölçüde optimize ettik. AI'yı öğretmeye yardımcı olan ve QA'yı yürüten bir müzik ekibimiz var ve TikTok gibi platformlar için etiketleme, sesli referans arama, çalma listesi ve hatta şarkı segmenti seçimi için ürünler yayınladık.

Kullanılan farklı makine öğrenimi algoritma türleri nelerdir?

Kendi tescilli algoritmalarımızı oluşturduk ve bunu gizli sosumuz olarak görüyoruz! Kurucu ortağım Aron, on yılı aşkın bir süredir moleküler biyoloji, nörobilim, fizik ve hatta oyun geliştirme alanlarında çalışarak makine öğreniminin ön saflarında yer alıyor. AI ekibimize liderlik ediyor. Ayrıca ölçeklenebilirlik için TensorFlow, Kubernetes ve Google Cloud Hizmetleri gibi mevcut harika teknolojilerden yararlanıyoruz ve ürünlerimizi çok büyük bir ölçekte sunmak için en yüksek hacmimizde günde 5,000,000 parça etiketliyorduk! Ayrıca JIRA'daki iş akışlarımızı düzene koymak için önemli ölçüde zaman ve çaba harcadık; bu sadece hangi araçları kullandığınızla ilgili değil, geliştiriciler ve müzik uzmanlarından oluşan bir ekiple ne kadar verimli çalışabileceğinizle ilgili. İki takımın AI ve Music'in birleşimi, gizli sosumuzun ikinci kısmıdır.

Müzik için bir arama motoru oluşturmanın ardındaki zorluklardan bazıları nelerdir?

Hız ve doğruluk, aramadaki en büyük zorluklardır. Hızlı olması gerekiyor çünkü insanlar onu gerçek zamanlı olarak kullanıyor. Bu, etiketlemeden farklıdır çünkü bir kullanıcı genellikle birkaç arama sorgusu yapar, ancak etiketleme yalnızca bir kez gerçekleşir.

Aramayı hızlandırmak için yapabileceğiniz çeşitli şeyler vardır. Yalnızca kaynak parçanızla aynı etiketleri paylaşan parçaları gösterebilirsiniz, ancak doğruluktan ödün vermiş olursunuz. Örneğin, 200 milyon parçalık bir katalogda saf bir ses referansı araması uzun zaman alabilir, bu nedenle sürekli olarak hız ve doğruluğu dengeler ve çözümler ararsınız. Bu zor ve bir kısmı zor kazanılan bilgi, ancak paylaşabileceğim şey, ses dosyalarını spektrogramlara, ses dosyalarının son derece ayrıntılı parmak izlerine dönüştürdüğümüz ve bir ses referans araması yaptığımızda, algoritmanın 1,500'e kadar veri noktasını analiz ettiği. – yalnızca kelime etiketleriyle mümkün olanın çok ötesinde. Ve ses kalitesi, ambiyans ve titreşim gibi tarif edilmesi zor müzikal özellikleri yakalar. Ayrıca, aramalarının daha hızlı ve daha odaklı olabilmesi için kullanıcıların filtreler tanımlamasına da izin veriyoruz.

Diğer bir zorluk, alaka düzeyini nasıl yönettiğinizdir. Çoğu kişi sonuçların ilk sayfasını geçmez, bu yüzden bunun üzerinde çok zaman harcadık.

Musiio, b2b müşterileri için hangi sorunları çözüyor?

Müzik kataloğu olan herkese hizmet veriyoruz. İster müziği etiketlemek için zamanı olmayan ve yaratmaya odaklanmak isteyen bir müzisyen, ister yüz milyonlarca parça içeren bir akış hizmeti olun, teknolojiyi ölçeklendirecek şekilde oluşturduk.

Plak şirketlerinin daha iyi katalog gezinmesi için verilerini düzenlemesine yardımcı oluyoruz, senkronizasyon şirketlerine (video/TV ve filme müzik ekleyen) gizli mücevherleri ortaya çıkarmalarına yardımcı oluyoruz ve akış hizmetlerinin daha iyi oynatma listeleri oluşturmasına yardımcı oluyoruz. Tüm bu şirketlerin karşılaştığı sorun, her parçayı dinleyerek sesi manuel olarak işlemenin yoğun emek gerektirmesi ve uzun bir süre doğru bir şekilde yapılmasının zor olmasıdır. 1000 parçayı deney olarak etiketledim. İki hafta sürdü ve hiç eğlenceli değildi. Yapay zekamız, günde milyonlarca parçayı %90-99 doğrulukla etiketleyebilir.

Musiio Search ürünümüz ile B2B müşterilerimizin sesli referans arama özelliği sunmasını sağlıyoruz. Bir video yapımcısı bir müzik yerleşimi arıyorsa, müşterilerinin tür, ruh hali, BPM beklentilerini anlayarak başlar ve ardından seçtikleri sitede arama yapar.

Musiio, aynı video üreticisinin tüm veritabanını saniyeler içinde aramak için bir 'referans parça' kullanmasına izin vererek, aramamızı yükleyen ortaklarımızla bu süreci kısaltır. Yapay zekamız referans izini tarayacak ve en yakın ses eşleşmelerini getirecektir.

Musiio yakın zamanda bir NFT Song Slicer ürünü piyasaya sürdü, bunun ne olduğunu açıklayabilir misiniz?

NFT Song Slicer, sanatçıların müziklerinden daha fazla değer elde etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış bir prototiptir. Bir parçada istenen kancaları (şarkı başına üç adede kadar) bulmak için yapay zeka güdümlü bir süreç kullanır ve bir sanatçının bu şarkı bölümlerini NFT'ler olarak basabilmesi için zaman kodları verir. Ayrıca bunu tüm kataloglar için otomatik olarak yapabilir ve büyük arka katalogları olan plak şirketlerinin ve sanatçıların hızla yeni dijital koleksiyon varlıkları oluşturmasını kolaylaştırır.

Bu tür Song Slicer ürünü için bazı potansiyel kullanım durumları nelerdir?

Katalog sahipleri veya kapsamlı bir arka kataloğa sahip sanatçılar için NFT Song Slicer, günde milyonlarca şarkının en değerli bölümlerini seçebilir. Örneğin, plak şirketleri daha sonra bu şarkı dilimlerini NFT'lere dönüştürebilir ve bunları sınırlı sayıda dijital ürün olarak satabilir.

Akış devrimi ile hayranların sevdikleri sanatçıların cebinden bir dolar kazanması zorlaştı. NFT Song Slicer'ı hayranların en sevdikleri sanatçıları desteklemesi ve hayranların dijital koleksiyon öğelerine sahip olması için bir yol olarak görüyoruz. Ayrıca her dilim hak sahibi tarafından farklı fiyatlandırılabilir. Örneğin, bir koro bir mısradan daha pahalıya mal olabilir.

NFT Song Slicer bir parçanın en değerli bölümlerini belirlediği için, bu teknolojinin NFT'ler ve hatta tüm müzik katalogları için değer tahminleri sunduğunu görüyoruz.

Musiio'nun geleceği için vizyonunuz nedir?

Musiio'nun milyar dolarlık bir şirketin üçte biri olduğunu söylüyorum. O şirketi kurmak için üç parçaya ihtiyacın var. Birincisi, büyük hacimli verilere yasal erişim veya bir "boru hattı". İkinci kısım teknolojidir. Bu biziz ve yaptığımız işte çok iyiyiz. Üçüncü ve son bölüm bir etikettir: bulduğunuz, aradığınız veya keşfettiğinizden para kazanmanın bir yolu. Musiio her zaman bu uzun vadeli hedef için çalışmaktadır.

AI'nın yakın gelecekte müzik yazıp üretebileceğini düşünüyor musunuz?

Yaratıcılık için yapay zekanın büyük bir hayranı olmadığım konusunda oldukça açık sözlüyüm. Bu eğlenceli bir akademik deney ve bunu yapan sistemler var ama ben buna gerek görmüyorum. Musiio çok iyi çalışıyor çünkü kimse günde binlerce şarkıyı etiketlemek istemiyor. Eğlenceli değil ve bunu etkili veya hızlı bir şekilde yapacak birine ihtiyacınız yok. Ama müzik yapmak? Çok emin değilim. Müzik yapmak isteyen insan sıkıntısı yok.

Buna rağmen, yapay zeka tarafından üretilen müziğin kulağa hoş gelmesinden en az beş ila 10 yıl uzakta olduğumuzu düşünüyorum. Geçen gün yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir piyano müziği duydum ve bunun yapay zeka tarafından mı yoksa çok başarılı olmayan biri tarafından mı yazıldığını söylemek zor. Bir AI performansının başarılı bir insan oyuncudan ayırt edilemez olacağına ikna olmadım.

Ve neden olmasını isterdin? Müziği ilginç kılan şeylerin çoğu, bir sanatçının etrafındaki irfan, kişiliği, tarzı ve mesajıdır. Bu sadece müzikle ilgili değil.

Musiio hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Musiio'nun Fast Company's yarışmasında 4. sıra ile ödüllendirildiği için çok heyecanlıyım. 10'nin En Yenilikçi 2022 Müzik Şirketi. Ekibimiz ve teknolojimiz, bir fikrin tohumundan büyüyerek Hipgnosis ve SoundCloud gibi dev endüstri isimlerinin yanı sıra uluslararası tanınırlık kazandı. Bu, ekibimizin sektör lideri ürünlerimize kattığı kan, ter ve gözyaşına bir övgü niteliğindedir. Müzik ve teknoloji arasındaki kesişme noktasında en ileri noktada olduğumuz için çok heyecanlıyız. Ve henüz düşünmediğimiz kullanım durumları olduğunu bilmek beni gelecek için çok heyecanlandırıyor.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. müzik.