(Kiemelt kép: Unsplash+)
Az egyik legizgalmasabb módja a mesterséges intelligencia alkalmazásának a zeneiparban az új zenei kompozíciók létrehozása. Az MI által generált zene képes új darabokat létrehozni egyedi dallamokkal, harmóniákkal és ritmusokkal, sőt, a meglévő dalokat újrakeverni, hogy új, különböző kontextusokban felhasználható variációkat hozzon létre. A MuseScore például egy mesterséges intelligencia által vezérelt átíró eszközt használ, hogy a hangfelvételekről automatikusan átírja a zenét kottába. A mesterséges intelligencia által generált zene továbbá egyre elterjedtebbé válik a zeneiparban, és magában hordozza a zene létrehozásának és fogyasztásának átalakítását. A mesterséges intelligencia által generált zene potenciális előnyei közé tartozik a gyorsabb zenei alkotás, az új zenei ötletek felfedezése és olyan zene létrehozása, amely másképp talán nem lenne lehetséges. A mesterséges intelligencia által generált zenének azonban lehetséges korlátai is vannak, például az érzelmi mélység hiánya vagy a már meglévő mintákra és struktúrákra való túlzott támaszkodás veszélye. Emellett egyesek azzal érvelhetnek, hogy a mesterséges intelligencia által generált zenéből hiányzik a hagyományos emberi zeneszerzési módszerekhez hasonló emberi érzék és kreativitás.
Zenei ajánlás
A mesterséges intelligencia egyik legjelentősebb hatása a zeneiparra a mesterséges intelligenciával működő ajánlórendszerek alkalmazásán keresztül érvényesül. Ezek a rendszerek elemzik a felhasználói adatokat, hogy a hallgató korábbi zenehallgatási előzményei és preferenciái, valamint egyéb tényezők, például a napszak, a tartózkodási hely és a felhasználói aktivitás alapján zenét javasoljanak. A felhasználó zenehallgatási szokásainak és preferenciáinak elemzésével a mesterséges intelligenciával működő ajánlórendszerek rendkívül személyre szabott ajánlásokat tudnak létrehozni. Ez segíthet a felhasználóknak új zenéket felfedezni, amelyekre egyébként nem biztos, hogy rátaláltak volna, ami a zenei streaming platform iránti elkötelezettség növekedéséhez vezet. A mesterséges intelligenciát ajánlásokhoz használó zenei streaming-szolgáltatások közé tartozik például a Spotify és a Pandora. Az MI-alapú ajánlások jelentős hatást gyakoroltak a zenei felfedezésre és a felhasználók elkötelezettségére. Azáltal, hogy a mesterséges intelligenciával működő rendszerek nagymértékben személyre szabott és a kontextushoz kapcsolódó rekommendációt adnak, növelhetik a felhasználók elkötelezettségét a zenei streaming platformok iránt, ami több zenehallgatási időt és potenciálisan nagyobb bevételt eredményez a zeneipar számára. Emellett a mesterséges intelligencia ajánlásokhoz való felhasználása nagyobb hangsúlyt fektet a zenei felfedezésre, mivel a felhasználók olyan új és változatos előadókkal és műfajokkal találkoznak, melyekkel egyébként nem biztos, hogy találkoztak volna.
Zenei marketing
Egy másik terület, ahol a mesterséges intelligencia jelentős hatást gyakorol a zeneiparra, az a zenei marketing. A mesterséges intelligenciát a közösségi médiaplatformok adatainak elemzésére használják, hogy megértsék, hogyan viszonyulnak a felhasználók a zenéhez, és hogy olyan trendeket és mintákat azonosítsanak, melyekből marketingstratégiákat lehet kialakítani. A mesterséges intelligencia felhasználható az olyan közösségi médiaplatformok adatainak elemzésére, mint a Twitter, az Instagram és a Facebook, annak megértésére, hogy a felhasználók hogyan viszonyulnak a zenéhez. Ez segíthet a zenei marketingszakembereknek a felhasználói viselkedés trendjeinek és mintáinak azonosításában, valamint célzottabb és hatékonyabb marketingkampányok létrehozásában. Továbbá az MI felhasználható az egyes rajongók részletes profiljának létrehozására, beleértve a zenehallgatási szokásaikat, preferenciáikat és demográfiai jellemzőiket. Ez segíthet a zenei marketingszakembereknek személyre szabottabb, az egyes rajongókra szabott marketingkampányok létrehozásában. A mesterséges intelligencia felhasználható a korábbi marketingkampányok adatainak elemzésére is, hogy megjósolja a jövőbeli kampányok sikerét. Ez segíthet a zenei marketingeseknek optimalizálni marketingstratégiáikat és hatékonyabban elosztani az erőforrásokat.
Példák a sikeres zenei marketingkampányokra, melyekben a mesterséges intelligenciát alkalmazták:
Lil Nas X – „Old Town Road”: 2019-ben Lil Nas X „Old Town Road” című dala vírusos slágerré vált, részben egy okos marketingkampánynak köszönhetően, mely a közösségi médiát és az MI-t használta fel. Lil Nas X a közösségi médiaplatformokat használta a dal népszerűsítésére és a rajongókkal való kapcsolattartásra, míg a lemezkiadója MI-alapú marketingeszközöket használt, hogy a dalt célzottan, meghatározott célközönséghez juttassa el.
Marshmello – Fortnite koncert: 2019-ben a DJ Marshmello virtuális koncertet tartott a népszerű Fortnite videojátékon belül, ami több millió nézőt vonzott. A koncertet a közösségi média és az MI-alapú célzás kombinációjával „marketingelték”, ami segített a hype generálásában és a szélesebb közönség bevonzásában.
A mesterséges intelligenciában rejlő potenciál a zenei marketing forradalmasításában jelentős. A közösségi médiából és más platformokról származó adatok elemzéséhez a mesterséges intelligencia segítségével a zenei marketingesek mélyebb megértést nyerhetnek arról, hogy a felhasználók hogyan viszonyulnak a zenéhez, és célzottabb és hatékonyabb marketingkampányokat hozhatnak létre. Emellett az MI-alapú ajánlórendszerek használata segíthet növelni a felhasználók zenei elkötelezettségét, ami több lehetőséget teremt a zenei marketingesek számára, hogy elérjék célközönségüket. A mesterséges intelligencia zenei marketingben való alkalmazása azonban etikai aggályokat is felvethet. Fennáll például annak a veszélye, hogy az MI-alapú marketingkampányokat a felhasználók manipulálására vagy kizsákmányolására, illetve a meglévő előítéletek és egyenlőtlenségek fenntartására használják. A zeneipar számára fontos lesz, hogy foglalkozzon ezekkel az aggályokkal, és biztosítsa, hogy az MI használata a zenei marketingben etikus és felelősségteljes legyen.
Szerzői jogvédelem
A zeneipar régóta küzd a szerzői jogok megsértésével, de a mesterséges intelligenciát mostanában használják fel a probléma leküzdésére. Az MI technológia képes elemezni a zeneszámokat hasonlóságok és minták alapján, hogy felismerje a szerzői jogok megsértését, és képes figyelni az online platformokat a szerzői jogvédelem alatt álló zene jogosulatlan felhasználása miatt. Az MI hozzájárulása a zenei szerzői jogok védelméhez sokrétű, a tartalomfelismerés és a közösségi média monitorozása a legfontosabb alkalmazások közé tartozik. A zeneszámok elemzésével a mesterséges intelligencia képes azonosítani a szerzői jogok megsértésének eseteit, és ez segítheti a zenei kiadókat és a művészeket abban, hogy megállapítsák, hol használják fel engedély nélkül a műveiket. Emellett az MI képes a közösségi médiaplatformok és más online csatornák megfigyelésére, hogy azonosítsa az engedély nélküli zenei felhasználás eseteit, lehetővé téve a zenei kiadók és művészek számára, hogy lépéseket tegyenek és eltávolíttassák azokat.
Több vállalat, például az Audible Magic és a TuneSat, mesterséges intelligencia alapú tartalomfelismerő eszközöket használ a szerzői jogok megsértésének felderítésére az online platformokon, illetve a szerzői jogvédelem alatt álló zene televíziós és filmes produkciókban történő felhasználásának ellenőrzésére. Az MI alkalmazása a zenei szerzői jogok védelmében segíthet a zenei kiadóknak és a művészeknek megóvni szellemi tulajdonukat, és biztosítani, hogy munkájukért méltányos díjazásban részesüljenek. A mesterséges intelligencia zenei szerzői jogvédelemben való felhasználása azonban bizonyos korlátokat és kihívásokat rejt magában. Például fennáll a téves pozitív eredmények kockázata, amikor a gépi elme olyan szerzői jogi jogsértéseket észlel, melyek nem állnak fenn. A mesterséges intelligenciával működő szerzői jogi védelmi eszközök továbbá a kreativitás korlátozására és a szerzői jogvédelem alatt álló anyagok szabad felhasználásának korlátozására is felhasználhatók. Ezért a zeneipar számára létfontosságú, hogy foglalkozzon ezekkel a kihívásokkal, és biztosítsa, hogy az MI alkalmazása a zenei szerzői jogvédelemben igazságos és hatékony legyen.
Három ok az MI használatára a zeneiparban
A mesterséges intelligencia technológiák egyre inkább behatolnak a különböző üzleti területekre a kiskereskedelemtől az űrmérnöki tevékenységig. De a művészetbe vetített emberi érzékszervi tapasztalat még mindig az a terület, ahol egyetlen algoritmus sem veheti fel a versenyt a művészekkel. A mesterséges intelligencia jól jön a zenei zeneszerzés, a streaming platformok létrehozása és a monetizáció terén is.
MI a zeneszerzéshez
A McKinsey jelentése szerint 2030-ra a vállalatok 70%-a alkalmazza majd az MI-technológiák közül legalább egyet. Ez alól a zeneipar sem kivétel. A TikTok felemelkedésével és a YouTuberek egyre növekvő szektorával, akiknek kreativitásukhoz zenére van szükségük, az MI zeneszerző eszközök belépnek a képbe. Vegyük példának az Amper nevű, MI által működtetett eszközt, mely eredeti zenét hoz létre a játék-, média- és egyéb interaktív technológiák alkotói számára. Mintatárát és adathalmazait felhasználva bármilyen igényre szabott új zeneszámokat generál. A piac egyik vezetője volt, amíg a Shutterstock, az alkotóknak szánt tartalmak világelső szolgáltatója, 2020 végén fel nem vásárolta az Amper-t. Az AIVA, a klasszikus zenére összpontosító MI-platform, mely olyan ügyfelekkel büszkélkedhet, mint az Nvidia, a TED, a Vodafone, jogdíjmentes csengőhangokra és más testre szabott (alkalmazásokban alkalmazható) zenékre szakosodott. A platform motorházteteje alatt rengeteg zenekari zenével táplált mélytanulási algoritmusok dolgoznak, az egyszerű felhasználói felület pedig egy kellemes bónusz. A Loudly, egy berlini startup szintén a zenék létrehozására koncentrál: „Alkotók által alkotóknak, alkotóknak tervezve”, ahogy a hivatalos oldalon állítják. A platform rendszere GAN (Generative Adversarial Network) mélytanuló algoritmusok segítségével képes már meglévő kompozíciókat átdolgozni és egyedi szerzeményeket generálni. A Loudly emellett mintatárat, zenekészítő alkalmazást és közösségi platformot is kínál más alkotók számára az együttműködéshez. Az MI által komponált zene a szerzői jogok kérdését is felveti. Ki kap jogdíjat a mesterséges intelligencia által létrehozott, de a művész zenei adatain betanított kompozícióért? Ráadásul a legtöbb joghatóság, köztük az Egyesült Államok, Spanyolország és Németország még mindig azt mondja ki, hogy csak az ember által létrehozott művek élvezhetnek szerzői jogi védelmet.
Mesterséges intelligencia a streaminghez
Miközben a zeneipar számos szereplője szenvedett a világjárvány hatásaitól, a zenei streaming globális piaca 2020-ban elérte a 21,6 milliárd dollárt, ami 7,4%-os növekedést jelent. A Nemzetközi Hanglemezipari Szövetség szerint a globális hangfelvétel-ipar 2014-ben kezdett kilábalni az évtizedes visszaesésből. A streaming szolgáltatás votl a „reneszánsz” egyik fő mozgatórugója, tekintve, hogy részesedése 2020-ban elérte a teljes globális hangfelvétel-bevétel 62,1%-át. Ráadásul a zenei streaming általános emelkedő tendenciája globális, a legdinamikusabban fejlődő piacok Latin-Amerika és Ázsia (30,2%-os, illetve 29,9%-os növekedés). A streaming szolgáltatások Afrika és a Közel-Kelet piacain is dominálnak, nem beszélve az Európában és Észak-Amerikában már jól megalapozott pozíciókról. A mesterséges intelligencia, nevezetesen a gépi és mélytanulás áll mindezek mögött az ajánlórendszerekkel, melyek zökkenőmentes vásárlói élményt biztosítanak a hallgató számára. Szóval, hogyan is segít pontosan a mesterséges intelligencia a zenei streaming-szolgáltatóknak abban, hogy elkényeztessék ügyfeleiket? Nézzünk be a motorháztető alá a jelenleg legjelentősebb piaci részvényesnél.
2020 második negyedévében a globális felhasználók 34%-a választotta a Spotify-t, szemben a legközelebbi rivális, az Apple Music 21%-os arányával. Mi tette különlegessé a Spotify-t? Két mágikus betű: MI. Technikailag a Spotify stackje három rétegből áll, melyek egymásba fonódnak, és minden egyes rétegben adattudomány és gépi tanulás található:
Az adatok (alsó réteg): magában foglalja a felhasználói adatokat, például a demográfiai adatokat, a hallgatási szokásokat és egyéb viselkedési adatokat. Minél több adat áll rendelkezésre, annál jobb ajánlásokat tud a rendszer készíteni. Kezdetben (2020) naponta 60.000 dal került fel a Spotify-ra.
A megosztott modellek (a középső réteg): mely a felhasználó affinitásáról (mennyire kedvel egy adott előadót, és melyek a legkedveltebbek), a hasonlóságok beágyazási teréről (két előadó, lejátszási lista vagy zeneszám közötti hasonlóság magyarázata) és az elemek klaszterezéséről nyújt információt.
A jellemzők (a legfelső réteg): melyek az első két réteg adatainak felhasználásával gépi tanulási modelleket tartalmaznak, és a felhasználó elégedettségét szolgálják az alkalmazás használata közben. A Spotify közvetlenül az alkalmazás kezdőlapjáról nyújt kontextusfüggő, személyre szabott élményt, mely figyelembe veszi az eszközt és a zenét, melyen éppen lejátszik, az aktuális trendeket, a hét napját és a napszakot stb. Ez a Spotify által használt Bayes-féle additív regressziós fák (BART) rendszer eredménye. A BART egy rugalmas előrejelzési modell és gépi tanulási megközelítés, melyet előrejelzési és osztályozási problémákra alkalmaznak.
MI-alapú zenei elemzés, mastering és oktatás
Az MI-technikák nem csak a zeneszerzésre és a streaming-szolgáltatásokon keresztül a hallgatókhoz vezető út kikövezésére korlátozódnak. Ironikus módon, a mesterséges intelligencia zenei térhódítása miatti megalapozatlan felháborodás ellenére ez a technológia világszerte alkalmazható a zenekalózkodás korlátozására, a hangfeldolgozásra, a masteringre és az oktatásra. Például a BMAT, egy barcelonai székhelyű vállalat, mely a műsorszolgáltatóknak, kiadóknak és kiadóknak segít nyomon követni a zenei felhasználást a platformok egészén, hatalmas mennyiségű adat feldolgozására használ MI-technológiákat. A vállalat „audio-ujjlenyomat-technológiát” használ, mely a hangok tömörített digitális összefoglalójaként azonosítja a hangok hasonlóságát. A gépi tanulási algoritmusok nyomon követik a kompozíciók hasonlóságát, még a háttérzajt is tartalmazva, ami különösen nehézséget okozott a zenei nyomkövető technológia számára. Ráadásul a mesterséges intelligencia segíthet a zenei masteringben, ami sok alkotó számára még mindig elég drága. A LANDR például azt állítja magáról, hogy a zenészek kreatív platformja, mely a zenét gépi tanulás segítségével csiszolja. A platform freemium alapon működik, az előfizetés keretében teljes körű szolgáltatásokat nyújt. A mesterséges intelligenciával működő mastering motort számos masterelt zeneszám adatain képezték ki, és az algoritmusok a produkciós stílus alapján is osztályozzák a kompozíciókat. Az MI-alapú alkalmazások, melyekkel a saját helyünkön és tempókban tanulhatunk hangszereken játszani, szintén belépnek a képbe. Az olyan zenei alkalmazások, mint a Yousician és a Jamstick olyan eszközök, melyek azonnali visszajelzést adnak a fejlődésünkről, miközben tanulunk egy hangszeren játszani.
Mivel 2030-ra a vállalatok 70%-a alkalmazza az MI-technológiákat, a zeneipar is komoly változásokkal fog találkozni. Nem kell aggódni, az MI még nem fogja helyettesíteni a művészeket az érzéki élményt közvetítő zene létrehozásában. Ezt a területet kizárólag mi foglaljuk el. Az MI-alapú technológiák azonban már most is létrehoznak jogdíjmentes zenét az alkotók számára, zenei mastering platformokat, oktatási alkalmazásokat, melyek azonnali visszajelzést adnak és segítenek a szerzői jogok védelmében. A másik trend, a zenei streaming platformok fejlődése, melyek a teljes zeneipar bevételeinek többségét generálják, világszerte tovább fog növekedni. Így a zenei alkotók is fontolóra veszik majd az algoritmusokat a streaming platformok lejátszási listáinak eltalálásához.
A jövő kihívásai és lehetőségei
A mesterséges intelligencia alkalmazása a zeneiparban forradalmasíthatja a zene létrehozásának, előállításának és fogyasztásának módját. Azonban mint minden új technológia esetében, itt is vannak olyan kihívások, melyeket meg kell oldani, mielőtt a mesterséges intelligencia teljes mértékben integrálódhat az iparágba. Az egyik legnagyobb kihívás az adatformátumok és metaadatok szabványosításának hiánya, ami megnehezítheti az MI-rendszerek számára az információk hatékony feldolgozását és elemzését. Emellett a mesterséges intelligencia használata a zenei alkotás, az ajánlás, a marketing és a szerzői jogvédelem területén jogi és etikai aggályokat vet fel olyan kérdésekkel kapcsolatban, mint a tulajdonjog, a magánélet védelme és a méltányosság. A zeneipar egyes szereplői ellenállhatnak a változásoknak, mivel óvakodnak attól, hogy a mesterséges intelligencia milyen hatással lehet a szerepükre vagy az iparág egészére. E kihívások ellenére az MI alkalmazása a zeneiparban számos innovációs és növekedési lehetőséget kínál. A mesterséges intelligenciával működő ajánlórendszerek és zenei alkotóeszközök személyre szabottabb és vonzóbb élményeket nyújthatnak a zenehallgatók és a rajongók számára. A zenei marketing és adatelemzés MI-alapú rendszerei segíthetnek a folyamatok racionalizálásában és a hatékonyság növelésében az iparágban. A mesterséges intelligencia továbbá a szerzői jogok védelme és érvényesítése révén új bevételi forrásokat teremthet a művészek és a zeneipar egésze számára. Az MI már most is jelentős hatással van a zeneiparra, és befolyása az elkövetkező években csak növekedni fog. Bár vannak kihívások, melyeket meg kell oldani, az innováció és a növekedés lehetőségei óriásiak. Ahogy a zeneipar tovább fejlődik és alkalmazkodik a digitális korhoz, a mesterséges intelligencia kétségtelenül egyre fontosabb szerepet fog játszani az iparág jövőjének alakításában.
