Gracenoteは個々の楽曲スタイルを分類する機械学習を叩きます

メディアメタデータ会社 Gracenote 音楽ストリーミングプロバイダがトラックごとに音楽スタイルを識別するのを支援することに重点を置いているため、機械の学習とオーディオ分析を採用しています。

ジャンルの分類は、ほとんどの音楽に執着した人間にとっては比較的簡単な作業です。 しかし、音楽業界では、一般的に幅広いアーティストレベルで適用されますが、これは必ずしも完全な絵を伝えるわけではありません。 たとえば、個々のトラックの多くが別のスタイルに傾いている場合でも、Taylor Swiftは「ポップ」または「国」と広く分類されます。 同様に、Beastie Boysはパンクとヒップホップの間を移動し、Bob Dylanはエレクトリックギターを拾う前に非常にフォークであった。

ポイントは、すべてのアーティストが単一のカテゴリの音楽に靴を振っているわけではないということです。 Gracenoteは、個々の音楽レコーディングのスタイルを自動的に分類するソング分類システムである「ソニックスタイル」と呼ばれる新製品を発売しています。

これまでの話

Gracenoteには メタデータプラットフォームを拡張 スポーツ、映画、テレビ、音楽は非常にパンとバターです。 Gracenoteは、世界中のほとんどの音楽愛好家の唇に残る名前ではないかもしれませんが、音楽認識テクノロジの初期段階では、曲、アルバム、および CDプレーヤーがPCドライブに挿入されたときのアーティスト。 つまり、CDをハードドライブにリッピングしたときに、アルバムに関連するすべての重要な情報を手動で入力する必要はありませんでした。 結局のところ、同社は以前はCDDB(Compact Disc Data Base)として知られていました。

同社が設立されてから20年が経った今、GracenoteはiTunesをサポートしています。 アップルミュージック Amazonミュージック 車載エンターテイメントシステム 、および オンスクリーンテレビ番組 。 しかし、基本的な前提は変わりません。Gracenoteは、メディアメタデータの膨大な情報を持ち、放送局やテクノロジー企業にライセンスします。

データの宝庫によってロックされたこの価値は、Sonyが2008年にGracenoteを買収した 約2億6000万ドル 、しかし ソニーは同社をトリビューン・メディアに170百万ドルで売却した 5年後には、 巨額の利益のためにそれを販売 それから3年後にはニールセンに。

音楽と機械

Spotifyはインテリジェントな音楽の提案の裏側からビジネスを構築しました。 2014年エコーネストの買収 。 初心者のために、エコーネストは、音楽ファンのための情報に基づいた推奨をするために音楽の味をマッピングする音楽データインテリジェンスプラットフォームです。 Spotifyは多くの賞賛を開始するために行っている ウィークリープレイリストを発見する 従来のアルバムから一部のリスナーを遠ざけてきた他の技術力のあるプレイリストの中で、

Apple Musicや他のライバルと同様に、プレイリスト、キュレーション、リコメンデーションはSpotifyのコンシューマー・ピッチで重要な役割を果たします。 また、マシンのリスニングを通じて自動的に特定のスタイルの音楽を特定することは、これらの努力に役立ちます。

Gracenoteは、音楽ストリーミングプロバイダが「より完璧なプレイリスト」を提供することを約束する新しいスタイル記述子データセットを音楽業界に提供する予定です。 たとえば、誰かが大きなギター・ミュージックを愛していて、より柔らかいフォーク・ミュージックを愛していない場合、ストリーミング・プロバイダーはBob Dylanの初期の年がそのユーザーのプレイリストから省略されることを保証することができます。

Gracenoteは、もしあれば、それがソニックスタイルの発売のために働いている音楽ストリーミング企業を明らかにするだろう。

「これらの新しいターボスタイルのディスクリプタは、世界中の音楽がどのように整理され、キュレーションされているかに革命を起こし、ファンを聴き続けるために最も新しく最もパーソナライズされたプレイリストを提供します」とGracenoteの音楽と自動車のゼネラルマネジャー、

この技術は、聴衆とアーティストとのマッチングを支援するほか、Gracenoteの新しいファンをレコードレーベルや出版社で優勝する際に大きな役割を果たします。

スタイル “タクソノミー”は、メロディー、リズム、ハーモニー、ボーカルキャラクター、ティンバー、インストゥルメンテーションなどのレコーディングのさまざまな要素を分析した後に開発されたもので、400人以上のスタイルの最終的な分類システム 。 Gracenoteは、このデータセットを使用して、数百万の曲を識別するようにシステムを鍛えることができます。

「再生リストは新しいアルバムだから、音楽監督は個々の録音をより深く理解して発見やパーソナライズを深めることを訴えている」とハミルトン氏は付け加えた。 「スケールを実現するために、ソニックスタイルはニューラルネットワークを使用した機械学習を世界の音楽カタログに適用し、Gracenoteは完全な音楽カタログ全体にわたり細かい音楽スタイルのビューを提供することができます。

これは、急成長するスマートなスピーカー空間に興味深い影響を与えます。アマゾンのEchoやGoogle Homeのようなユーザーは、言葉による説明で音楽をリクエストするよう勧めています。 誰かが特定のアルバムやアーティストを念頭に置いていなくても、「ティーンポップ」や「現代の国」がほしいと思った場合、Gracenoteはそのようなサービスを提供する良い立場にあり、より多くのアーティストにまたがる幅広い選択肢を提供できます。

シェアする

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

フォローする