क्या एल्गोरिदम हमें नई संगीत प्रतिभा खोजने के तरीके को बदल सकता है?

प्लेटफ़ॉर्म अत्यधिक ओवरसैचुरेटेड है और अपने अगले बड़े धन-निर्माता की चाहत रखने वाले लेबल के लिए, उन सभी ट्रैकों को छांटना एक असंभव दुःस्वप्न है। मुट्ठी भर कलाकारों को इस उम्मीद में साइन करना कि कोई प्रमुख रूप से सफल हो जाएगा, एक जुआ भी है।

समाधान? एल्गोरिदम।

एक नया सॉफ्टवेयर कहा जाता है मुसियो स्ट्रीमिंग सेवाओं पर चलने, हजारों गानों के माध्यम से स्कैन करने और उन्हें शैली के अनुसार वर्गीकृत करने के लिए विकसित किया गया है। मुसियो ऑनलाइन डेमो और मौजूदा टॉप-चार्टिंग हिट के बीच समानताएं खोजने में भी सक्षम है।

अन्य एल्गोरिदम को डिजिटल डेटा में पैटर्न को संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जहां बड़ी मात्रा में ऑनलाइन गतिविधि एक ट्रेंडिंग कलाकार को इंगित कर सकती है। उदाहरण के लिए, जहां टिकटॉक पर किसी गाने का लाखों बार उपयोग किया जाता है, या किसी उभरते हुए कलाकार के YouTube वीडियो पर अत्यधिक जुड़ाव होता है।

सॉफ्टवेयर का नाम है सोडाटोन और संगीत ब्लॉग पर उल्लेखों का पता लगा सकता है, स्थानों के लिए उच्च बुकिंग संख्या, और प्लेलिस्ट या चार्ट पर एक ट्रैक को कितनी बार शामिल किया गया है। आने वाले कलाकारों को खोजने में लेबल की मदद करने के लिए प्रभावशाली लोगों के प्रोमो भी महत्वपूर्ण हैं।

जबकि इस प्रकार की तकनीक केवल पिछले तीन वर्षों में उभरी है, एआई और एल्गोरिदम कई और संगीत सुनने के अनुभव का हिस्सा रहे हैं।

अपनी 'डिस्कवर वीकली' प्लेलिस्ट, या बहुप्रतीक्षित 'Spotify Unwrapped' के बारे में सोचें जो आपकी वार्षिक सुनने की आदतों का विश्लेषण करती है।

ये कस्टम-निर्मित प्लेलिस्ट आपके सुनने की आदतों पर बहुत अधिक डेटा एकत्र करती हैं ताकि अधिक संगीत की सिफारिश की जा सके जो आपके स्वाद के अनुकूल हो।

स्ट्रीमिंग उद्योग में एल्गोरिदम के उपयोग पर अक्सर विवाद होता रहा है। उदाहरण के लिए, यदि कलाकारों को पता है कि किसी गीत को एक नाटक के रूप में गिनने के लिए केवल 30 सेकंड के लिए चलाने की आवश्यकता है, तो निश्चित रूप से वे अपने एल्बम के कुछ बेहतरीन पलों को ट्रैक की शुरुआत में रखना शुरू कर देंगे।

अन्य मामलों में, संगीत एल्गोरिदम के लिए पूर्वाग्रह को एक समस्या के रूप में उजागर किया गया है। हमेशा की तरह, जो कोई भी एल्गोरिथम को कोड करता है, वह अनजाने में अपने स्वयं के कुछ पूर्वाग्रहों को इसमें शामिल कर लेगा, जिसका अर्थ है कि नस्लीय और लिंग पूर्वाग्रह मौजूद हैं।

A अध्ययन अनुशंसा पर एल्गोरिदम ने दिखाया कि Spotify जैसे ऐप्स महिला कलाकारों की तुलना में पुरुष कलाकारों को सुझाव देने की अधिक संभावना रखते हैं। हालांकि, इन पूर्वाग्रहों को हटाया जा सकता है, एक बार सही ढंग से पहचाना और संबोधित किया जा सकता है।

जब संगीत को मौजूदा शीर्ष 40 का पर्याय बनाने वाले कलाकारों को खोजने के लिए एल्गोरिदम को छोड़ दिया जाता है, तो क्या हमें बार-बार एक ही बात सुनने का जोखिम होता है?

शायद नहीं, क्योंकि लोकप्रिय संगीत में यह पहले से ही वर्षों से होता आ रहा है।

बहुत से लोग मानते हैं कि संगीत उद्योग के भीतर एल्गोरिथम का उपयोग बढ़ रहा है, लेकिन वे अभी पूरी तरह से अधिग्रहण नहीं करने जा रहे हैं।

संगीत के साथ AI क्या कर सकता है, इसकी सीमाएँ हैं। पॉप, इंडी, ट्रैप और यूके ग्रिम जैसी लोकप्रिय शैलियों का आसानी से पता लगाया जा सकता है, लेकिन विशिष्ट प्रकार के सांस्कृतिक संगीत को अभी भी अच्छी तरह से सॉर्ट नहीं किया जा सकता है।

जब संस्कृति और कला की बात आती है - दोनों बहुत ही व्यक्तिपरक अनुभव - ऐसा लगता है कि सच्ची प्रतिभा को खोजने के लिए मानवीय स्पर्श आवश्यक है। कम से कम अभी के लिए।