プラットフォームは非常に飽和状態にあり、次の大金を稼ぎたいレーベルにとって、これらすべてのトラックを並べ替えることは不可能な悪夢です。 一人が大成功することを期待して一握りのアーティストに署名することもギャンブルです。
ソリューション？ アルゴリズム。
と呼ばれる新しいソフトウェア 美術館 ストリーミングサービスで実行し、何千もの曲をスキャンし、ジャンル別に分類するために開発されました。 Musiioは、オンラインのデモと既存のトップチャートヒットの類似点を見つけることもできます。
他のアルゴリズムは、デジタルデータのパターンを処理するようにトレーニングされており、大量のオンラインアクティビティがトレンドのアーティストを示している可能性があります。 たとえば、曲がTikTokで何百万回も使用されている場合や、新進アーティストのYouTube動画で高いエンゲージメントが得られている場合です。
ソフトウェアの名前は ソーダトーン また、音楽ブログでの言及、会場の予約数の多さ、プレイリストやチャートにトラックが含まれている回数を検出することもできます。 インフルエンサーからのプロモーションも、レーベルが今後のアーティストを見つけるのに役立つ重要な要素です。
このタイプのテクノロジーは過去XNUMX年間で登場したばかりですが、AIとアルゴリズムは、さらに多くの音楽リスニング体験の一部となっています。
「DiscoverWeekly」プレイリスト、または毎年のリスニング習慣を分析する待望の「SpotifyUnwrapped」について考えてみてください。
これらのカスタムメイドのプレイリストは、あなたの好みに合ったより多くの音楽を推奨するために、あなたのリスニング習慣に関する大量のデータを収集します。
ストリーミング業界でのアルゴリズムの使用は、頻繁に争われてきました。 たとえば、アーティストが曲を再生としてカウントするために30秒間だけ再生する必要があることを知っている場合、もちろん、トラックの先頭にアルバムの最高の瞬間のいくつかを配置し始めます。
他のケースでは、バイアスが音楽アルゴリズムの問題として強調されています。 いつものように、アルゴリズムをコーディングする人は誰でも、無意識のうちに独自のバイアスの一部をアルゴリズムに組み込みます。つまり、人種や性別のバイアスがその中に存在します。
A 研究 推奨アルゴリズムについては、Spotifyのようなアプリは女性アーティストよりも男性アーティストを提案する可能性が高いことが示されました。 ただし、これらのバイアスは、正しく識別され、対処されれば、取り除くことができます。
音楽を現在のトップ40の代名詞にするアーティストを見つけるためのアルゴリズムが残されている場合、同じことだけを繰り返し聞くリスクがありますか？
おそらくそうではないでしょう。なぜなら、これはすでに何年もの間ポピュラー音楽で起こっているからです。
多くの人が、音楽業界ではアルゴリズムの使用が増加しているものの、まだ完全に乗っ取られるわけではないと考えています。
AIが音楽でできることには制限があります。 ポップ、インディー、トラップ、英国のグライムなどのポピュラージャンルは簡単に検出できますが、ニッチなタイプの文化音楽はまだうまく分類できません。
文化と芸術（どちらも非常に主観的な経験）に関して言えば、真の才能を見つけるには人間的なタッチが必要であるように思えます。 少なくとも今のところは。
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