Гейзел Севедж, генеральний директор та співзасновник Musiio – Серія інтерв’ю

Musiio надають інструменти аналізу, тегування та пошуку, що працюють на основі штучного інтелекту, для деяких з найбільших музичних каталогів світу, серед яких Sony Music, Hipgnosis, Amanotes, Epidemic Sound і Blanco Y Negro.

Гейзел Севедж, гітаристка, яка любить рок-музику, і генеральний директор, провела 15 років у музичній індустрії, працюючи на найбільших музичних брендах світу – від роботи на складах HMV до управління командами в бізнесі, який знаходиться на передньому краї музичного слухання та рекомендацій. Гейзел розуміє потреби індустрії, починаючи від музикантів і закінчуючи великими транснаціональними корпораціями.

Ви працюєте в музичній індустрії понад 15 років, що робить вас так пристрасним до музики, і чому ви вирішили зайнятися музичною індустрією?

Мої батьки були досить рок-н-ролльними. Вони були великими шанувальниками музики, тому я завжди була оточена музикою, зростаючи. Потім, на мій 13-річчя, мені подарували гітару. Я все ще граю на гітарі і маю пристрасть до виконання музики наживо. Тому, коли я думала про те, чим я хочу займатися в житті, було логічно зосередитися на тому, чим я майже весь час займалася.

Я робила багато речей, які були пов’язані з музикою. Я грала в групі. Я керувала групами. Я організовувала клубні вечори. Я розносила листівки на клубні вечори, керувала списками гостей, і до того, як я зрозуміла, це стало моєю кар’єрою, хоча й з певним技术ним ухилом.

Чи можете ви розповісти про історію створення Musiio?

Моя перша робота після університету була на складах HMV (британський магазин звукозаписей). Тому можна сказати, що я була знайома з проблемами категоризації музики з тих пір. Пропустимо кілька років (через Shazam, Pandora і Universal), і я працювала на платформі музики, створеної користувачами, де щодня завантажувалися тисячі треків. Я працювала з плейлістером, який мав вручну зібрати найкращі музичні завантаження в плейлісти. Він слухав сотні треків на день. Деякими днями в нього було достатньо підходящого контенту для плейліста. Деякими днями у нього цього не було. Я почала думати, чи можна автоматизувати процес знаходження найкращих треків для певної ситуації. Таким чином, він міг би використовувати свої навички як музичного експерта для кураторства, а не просто діяти як фільтр для поганої музики.

Musiio було створено, коли я зустріла свого співзасновника Арона Петтерссона через інкубатор стартапів Entrepreneur First в Сінгапурі в 2018 році. Арон – геній штучного інтелекту. Коли ми говорили про те, як ми могли б працювати разом, ми зрозуміли, що можемо використовувати навички Арона в галузі штучного інтелекту для вирішення проблеми фільтрації музики, автоматичного тегування або пошуку музики за жанрами, настроєннями, BPM тощо або пошуком на основі відбитків. Арон побудував прототип алгоритму за один день, і ми запустили його на вільному архіві музики. Ми пішли на обід, залишивши його обробляти дані. Коли ми повернулися, ми були здивовані точністю результатів. Ми не могли бажати більш успішного доказу концепції. З того часу ми суттєво оптимізували алгоритм. У нас є музична команда, яка допомагає навчати штучний інтелект і проводить контроль якості, і ми випустили продукти для тегування, пошуку аудіо-відбитків, плейлістів і навіть вибору сегментів пісень для платформ типу TikTok.

Які різні типи алгоритмів машинного навчання використовуються?

Ми створили свої власні пропрієтарні алгоритми, і ми вважаємо це нашим секретним соусом! Мій співзасновник Арон понад десяти років працює в галузі машинного навчання, працюючи в галузі молекулярної біології, нейробіології, фізики та навіть розробки ігор. Він очолює нашу команду штучного інтелекту. Ми також використовуємо велику технологію, таку як TensorFlow, Kubernetes і сервіси Google Cloud, для масштабування та доставки наших продуктів на величезній шкалі, на нашому найбільшому об’ємі ми тегували 5 000 000 треків на день! Ми також витратили значний час і зусилля на оптимізацію наших робочих процесів у JIRA; це не тільки про те, які інструменти ви використовуєте, але й про те, наскільки ефективно ви можете працювати з командою розробників і музичних експертів. Комбінація цих двох команд, штучного інтелекту і музики, є другою частиною нашого секретного соусу.

Які деякі з викликів, пов’язаних з побудовою пошукової системи для музики?

Швидкість і точність – це великі виклики для пошуку. Воно повинно бути швидким, оскільки люди використовують його в реальному часі. Це відрізняється від тегування, оскільки користувач часто робить кілька пошукових запитів, але тегування відбувається лише один раз.

Є різні речі, які ви можете зробити, щоб прискорити пошук. Ви можете просто показати треки, які мають однакові теги, що і ваш початковий трек, але ви пожертвуєте точністю. Чистий пошук аудіо-відбитків у каталозі з 200 мільйонів треків, наприклад, може зайняти довгий час, тому ви постійно балансуете між швидкістю і точністю та шукаєте рішення. Це складно, і частина цього – це важко здобуте знання, але те, що я можу поділитися, це те, що ми перетворюємо аудіофайли в спектрограми, високо деталізовані відбитки аудіофайлів, і коли ми проводимо пошук аудіо-відбитків, алгоритм аналізує до 1 500 даних – далеко за межами того, що можливо з використанням тільки тегів. І він виявляє важко описувані музичні особливості, такі як якість вокалу, атмосферу і настрій. Ми також дозволяємо користувачам визначати фільтри, щоб їхні пошуки були швидшими і більш зосередженими.

Іншим викликом є те, як ви керуєте актуальністю. Більшість людей не йдуть далі першої сторінки результатів, тому ми витратили багато часу на це.

Які проблеми Musiio вирішує для клієнтів B2B?

Ми обслуговуємо будь-кого, хто має музичний каталог. Ми побудували технологію для масштабування, незалежно від того, чи ви музикант, який не має часу на тегування музики і хоче зосередитися на створенні, чи сервіс потокового мовлення з сотнями мільйонів треків.

Ми допомагаємо звукозаписним компаніям організувати свої дані для кращої навігації по каталогу, ми допомагаємо компаніям синхронізації (які ставлять музику до відео/ТБ і фільмів) виявити приховані перлини, і ми допомагаємо сервісам потокового мовлення створювати кращі плейлісти. Проблема, з якою стикаються всі ці компанії, полягає в тому, що обробка аудіо вручну шляхом прослуховування кожного треку є трудомістким і важким для виконання точно протягом тривалого періоду. Я тегував 1000 треків як експеримент. Це зайняло два тижні і не було весело зовсім. Наш штучний інтелект може тегувати мільйони треків на день з точністю 90-99%.

З нашим продуктом Musiio Search ми дозволяємо нашим клієнтам B2B пропонувати пошук аудіо-відбитків як функцію. Якщо продюсер відео шукає музику для розміщення, він почне з розуміння очікувань клієнта щодо жанру, настрою, BPM, а потім шукатиме на вибраному сайті.

Musiio скорочує цей процес з нашими партнерами, які встановили наш пошук, дозволяючи тому ж продюсеру відео використовувати “референс-трек” для пошуку всього бази даних за кілька секунд. Наш штучний інтелект сканує референс-трек і повертає найближчі аудіо-відбитки.

Musiio недавно запустила продукт NFT Song Slicer, можете ви описати, що це таке?

NFT Song Slicer – це прототип, розроблений для допомоги артистам у отриманні більшої цінності з їхньої музики. Він використовує процес, керований штучним інтелектом, для знаходження бажаних гуків у треку – до трьох на пісню – і надання тайм-кодів, щоб артист міг закувати ці секції пісень як NFT. Він також може робити це автоматично для цілого каталогу, роблячи його легшим для лейблів і артистів з великими каталогами швидко створювати нові цифрові колекційні активи.

Які деякі потенційні випадки використання цього типу продукту Song Slicer?

Для власників каталогів або артистів з великим каталогом NFT Song Slicer може вибрати найбільш цінні секції в мільйонах пісень на день. Звукозаписні компанії, наприклад, можуть потім перетворити ці секції пісень на NFT і продати їх як обмежені цифрові сувеніри.

З революцією потокового мовлення стало складно для фанатів отримати долар в кишеню артистів, яких вони люблять. Ми розглядаємо NFT Song Slicer як спосіб для фанатів підтримати своїх улюблених артистів, і для фанатів володіти цифровими колекціями. Кожна секція також може бути оцінена по-різному правоустановлюючими особами. Наприклад, хор може коштувати більше, ніж куплет.

І, оскільки NFT Song Slicer визначає найбільш цінні секції треку, ми бачимо, що ця технологія пропонує передбачення цінності для NFT і навіть цілого музичного каталогу.

Яка ваша візія майбутнього Musiio?

Я кажу, що Musiio – це одна третина компанії вартістю мільярд доларів. Щоб побудувати цю компанію, вам потрібно три частини. Перша частина – це легальний доступ до великих обсягів даних або “трубопровід”. Друга частина – це технологія. Це ми, і ми дуже хороші в тому, що робимо. Третя і остання частина – це лейбл: спосіб монетизувати те, що ви знаходитьесь, шукаєте чи відкриваєте. Musiio завжди працює над цією довгостроковою метою.

Чи вважаєте ви, що штучний інтелект зможе писати і генерувати музику в найближчому майбутньому?

Я досить відкрито кажу, що не є великим шанувальником штучного інтелекту для творчості. Це веселий академічний експеримент, і є системи, які роблять це, але я просто не бачу необхідності в цьому. Musiio працює так добре, тому що ніхто не хоче тегувати тисячі пісень на день. Це не весело, і вам не потрібно людина, щоб зробити це ефективно чи швидко. Але створення музики? Я не так певен.

Навіть так, я думаю, що нам потрібно至少 5-10 років, щоб штучно створена музика звучала добре. Я чув деяку музику, створену штучним інтелектом, і важко сказати, чи це написано штучним інтелектом, чи просто хтось, хто не дуже талановитий. Я не переконаний, що виступ штучного інтелекту колись буде незрівнянним з виступом талановитого людини.

І чому б це хотіти? Так багато того, що робить музику цікавою, – це легенда навколо артиста, його персона, стиль і повідомлення. Це не тільки про музику.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Musiio?

Я дуже рада, що Musiio була тільки що нагороджена 4-м місцем у списку 10 найбільш інноваційних музичних компаній 2022 року за версією Fast Company. Наша команда і технології виросли з зерна ідеї до міжнародного визнання поряд з великими іменами індустрії, такими як Hipgnosis і SoundCloud. Це данина крові, поту і сльоз нашої команди, які вони вклали у наші продукти, що очолюють індустрію. Ми дуже раді бути на передньому краї перетину музики і технологій. І знаючи, що є випадки використання, про які ми навіть не подумали, робить мене дуже радіючим про майбутнє.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Musiio.