Die Plattform ist stark übersättigt und für Labels, die ihren nächsten großen Geldverdiener wollen, ist das Durchsuchen all dieser Tracks ein unmöglicher Albtraum. Es ist auch ein Glücksspiel, eine Handvoll Künstler zu verpflichten, in der Hoffnung, dass man großen Erfolg hat.
Die Lösung? Algorithmen.
Eine neue Software namens Musik wurde entwickelt, um auf Streaming-Diensten zu laufen, Tausende von Songs zu durchsuchen und sie nach Genres zu kategorisieren. Musiio ist auch in der Lage, Ähnlichkeiten zwischen einer Online-Demo und einem bestehenden Top-Chart-Hit zu finden.
Andere Algorithmen sind darauf trainiert, Muster in digitalen Daten zu verarbeiten, bei denen große Online-Aktivitäten auf einen Trendkünstler hinweisen können. Zum Beispiel, wenn ein Song millionenfach auf TikTok verwendet wird oder ein hohes Engagement beim YouTube-Video eines aufstrebenden Künstlers.
Die Software heißt Sodaton und kann auch Erwähnungen in Musikblogs, hohe Buchungszahlen für Veranstaltungsorte und die Häufigkeit, mit der ein Track in Playlists oder Charts aufgenommen wurde, erkennen. Werbung von Influencern ist auch wichtig, um Labels dabei zu helfen, aufstrebende Künstler zu finden.
Während diese Art von Technologie erst in den letzten drei Jahren entstanden ist, sind KI und Algorithmen seit vielen Jahren Teil des Musikhörerlebnisses.
Denken Sie an Ihre „Discover Weekly“-Playlist oder das mit Spannung erwartete „Spotify Unwrapped“, das Ihre jährlichen Hörgewohnheiten analysiert.
Diese maßgeschneiderten Playlists sammeln jede Menge Daten zu deinen Hörgewohnheiten, um dir mehr Musik zu empfehlen, die deinem Geschmack entspricht.
Der Einsatz von Algorithmen in der Streaming-Branche ist oft umstritten. Wenn Künstler beispielsweise wissen, dass ein Song nur 30 Sekunden lang gespielt werden muss, um als Play zu zählen, werden sie natürlich einige der besten Momente ihres Albums am Anfang eines Tracks platzieren.
In anderen Fällen wurde Bias als Problem für Musikalgorithmen hervorgehoben. Wie immer wird jeder, der den Algorithmus kodiert, unwissentlich einige seiner eigenen Vorurteile einbeziehen, was bedeutet, dass Rassen- und Geschlechtsvorurteile darin bestehen.
A Studie auf Empfehlungsalgorithmen zeigten, dass Apps wie Spotify eher männliche Künstler als weibliche Künstler vorschlagen. Diese Vorurteile können jedoch, sobald sie richtig erkannt und angegangen wurden, beseitigt werden.
Wenn es Algorithmen überlassen bleibt, Künstler zu entdecken, die Musik gleichbedeutend mit den aktuellen Top 40 machen, laufen wir dann Gefahr, immer wieder nur das Gleiche zu hören?
Wahrscheinlich nicht, denn das passiert in der populären Musik schon seit Jahren.
Viele glauben, dass die Verwendung von Algorithmen in der Musikindustrie zwar zunimmt, sie aber noch nicht vollständig übernehmen werden.
Die Möglichkeiten der KI mit Musik sind begrenzt. Populäre Genres wie Pop, Indie, Trap und UK Grime sind leicht zu erkennen, aber Nischentypen der kulturellen Musik können immer noch nicht gut sortiert werden.
Wenn es um Kultur und Kunst geht – beides sehr subjektive Erfahrungen – hört es sich an, als sei eine menschliche Note notwendig, um wahre Talente zu finden. Zumindest für jetzt.
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Energie
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