Nền tảng này đã quá bão hòa và đối với các nhãn muốn kiếm tiền lớn tiếp theo của họ, việc phân loại thông qua tất cả các bài hát đó là một cơn ác mộng không thể thực hiện được. Việc ký hợp đồng với một số ít nghệ sĩ với hy vọng rằng một người sẽ thành công lớn cũng là một canh bạc.
Giải pháp? Các thuật toán.
Một phần mềm mới có tên là viện bảo tàng đã được phát triển để chạy trên các dịch vụ phát trực tuyến, quét qua hàng nghìn bài hát và phân loại chúng theo thể loại. Musiio cũng có khả năng tìm ra điểm tương đồng giữa bản demo trực tuyến và bản hit hiện có trên bảng xếp hạng.
Các thuật toán khác được đào tạo để xử lý các mẫu trong dữ liệu kỹ thuật số, nơi lượng lớn hoạt động trực tuyến có thể chỉ ra một nghệ sĩ thịnh hành. Ví dụ: nơi một bài hát được sử dụng trên TikTok hàng triệu lần hoặc mức độ tương tác cao trên video YouTube của một nghệ sĩ mới nổi.
Phần mềm được đặt tên xút và cũng có thể phát hiện các đề cập trên blog âm nhạc, số lượng đặt trước cao cho các địa điểm và số lần một bản nhạc được đưa vào danh sách phát hoặc bảng xếp hạng. Quảng cáo từ những người có ảnh hưởng cũng rất quan trọng để giúp các hãng tìm nghệ sĩ sắp tới.
Mặc dù loại công nghệ này chỉ mới xuất hiện trong ba năm gần đây, nhưng AI và các thuật toán đã trở thành một phần của trải nghiệm nghe nhạc trong nhiều hơn nữa.
Hãy nghĩ về danh sách phát 'Khám phá hàng tuần' của bạn hoặc 'Spotify Unwrapped' được mong đợi nhiều để phân tích thói quen nghe nhạc hàng năm của bạn.
Các danh sách phát tùy chỉnh này thu thập rất nhiều dữ liệu về thói quen nghe nhạc của bạn để đề xuất thêm nhiều bản nhạc phù hợp với sở thích của bạn.
Việc sử dụng các thuật toán trong ngành công nghiệp phát trực tuyến đã thường xuyên bị tranh cãi. Ví dụ: nếu nghệ sĩ biết một bài hát chỉ cần được phát trong 30 giây để được tính là một lần phát, thì tất nhiên họ sẽ bắt đầu đặt một số khoảnh khắc đẹp nhất trong album của họ ở đầu bài hát.
Trong các trường hợp khác, sự thiên vị đã được nhấn mạnh như một vấn đề đối với các thuật toán âm nhạc. Như thường lệ, bất kỳ ai mã hóa thuật toán sẽ vô tình kết hợp một số thành kiến của riêng họ vào nó, có nghĩa là thành kiến về chủng tộc và giới tính tồn tại bên trong.
A nghiên cứu trên các thuật toán đề xuất cho thấy rằng các ứng dụng như Spotify có nhiều khả năng đề xuất nghệ sĩ nam hơn nghệ sĩ nữ. Tuy nhiên, những thành kiến này có thể được loại bỏ, một khi được xác định chính xác và giải quyết.
Khi các thuật toán còn lại để khám phá những nghệ sĩ tạo ra âm nhạc đồng nghĩa với Top 40 hiện tại, liệu chúng ta có nguy cơ không nghe thấy gì ngoài điều tương tự lặp đi lặp lại không?
Có lẽ là không, bởi vì điều này đã xảy ra trong âm nhạc đại chúng trong nhiều năm.
Nhiều người tin rằng mặc dù việc sử dụng thuật toán đang gia tăng trong ngành công nghiệp âm nhạc, nhưng họ vẫn chưa tiếp quản hoàn toàn.
Có những hạn chế đối với những gì AI có thể làm với âm nhạc. Dễ dàng phát hiện các thể loại phổ biến như pop, indie, trap và UK, nhưng các loại nhạc văn hóa thích hợp vẫn không thể được sắp xếp tốt.
Khi nói đến văn hóa và nghệ thuật - cả những trải nghiệm rất chủ quan - nghe có vẻ như một sự tiếp xúc của con người là cần thiết để tìm ra tài năng thực sự. Ít nhất là bây giờ.
3
năng lượng
0 comments
