Há já alguns anos que as empresas do setor musical têm vindo a utilizar tecnologia de IA para automatizar o processo de produção, masterização e classificação de áudio, bem como para criar experiências personalizadas para os ouvintes em aplicações de streaming.

No futuro, a tecnologia de IA continuará a evoluir, oferecendo mais opções para a indústria musical.

Nesta publicação do blogue, partilhamos as nossas reflexões sobre o futuro da música com a tecnologia de IA.

Quatro exemplos da tecnologia de IA na indústria musical atual

Muitas pessoas pensam em robôs ou algoritmos a compor música quando associam a IA à música, mas quais são as outras aplicações da tecnologia de IA na indústria musical que podem ser utilizadas atualmente pelas editoras discográficas e pelos distribuidores musicais? Partilhamos convosco quatro exemplos.

1. Etiquetagem e categorização de catálogos através da IA

Para encontrar determinadas canções e recomendar a música perfeita a partir de um catálogo musical, a biblioteca tem de estar bem organizada por categorias. No entanto, quando se lida com um catálogo extenso, as probabilidades de algumas canções não serem detetadas ou sincronizadas devido a diferenças nos metadados são bastante elevadas.

Isto pode dever-se ao facto de várias pessoas estarem a trabalhar na atribuição de etiquetas, terem interpretações diferentes ou implementarem catálogos externos com metadados distintos. É por isso que é necessária uma estrutura clara, baseada na mesma metodologia utilizada pela pessoa responsável pela curadoria da biblioteca e pela recomendação de música aos utilizadores.

Para a maioria dos profissionais que trabalham em empresas de distribuição musical e editoras discográficas, categorizar e etiquetar músicas não é a sua tarefa preferida.

As soluções SaaS de marca branca, como a SonoSuite, oferecem um serviço exclusivo de controlo de qualidade que, basicamente, lhe poupa tempo ao verificar e aprovar o conteúdo que carrega — desde os metadados até à qualidade de áudio — para as plataformas de distribuição digital (DSP), garantindo que cumpre as diretrizes de cada serviço.

Outra opção que muitos utilizam é a atribuição automática de etiquetas, em que não é necessário gerir as etiquetas manualmente ao adicionar metadados às músicas que se carregam nas plataformas de streaming. Nesse caso, a IA trata da atribuição de etiquetas por si.

A empresa alemã de tecnologia Cyanite, por exemplo, disponibiliza inteligência artificial (IA) para pesquisar, analisar e etiquetar música com facilidade.

A ideia é analisar música com redes neurais. Para tal, basta recolher dados, pré-processar os dados de áudio e treinar, testar e avaliar a rede neural.

Dessa forma, a IA aprende automaticamente a extrair e classificar os elementos essenciais das canções e adiciona esses novos dados às canções sob a forma de etiquetas. Como resultado, a música presente num catálogo pode ser facilmente categorizada, otimizando as pesquisas e a sincronização.

Embora muitos profissionais da indústria musical prefiram verificar as etiquetas manualmente, uma vez que a tecnologia de IA ainda não está amplamente difundida e não raciocina como um ser humano — ao passo que o curador, na maioria das vezes, sim —, para muitos, a etiquetagem por IA é uma excelente alternativa, pois torna o processo muito mais fácil e rápido.

2. Pesquisa por semelhança

As grandes editoras discográficas, como a Universal Music, já utilizam a pesquisa por semelhança para encontrar faixas num catálogo que soem semelhantes.

Quando tem uma música em mente e procura algo semelhante, a funcionalidade de pesquisa de semelhanças baseada em IA ouve a música e procura automaticamente semelhanças nas músicas do catálogo disponibilizado por uma editora discográfica ou distribuidora musical.

Funciona especialmente bem em combinação com a etiquetagem por IA, porque o algoritmo sabe o que deve procurar.

«O que adoro na etiquetagem automática e na pesquisa de semelhanças baseada em IA é que torna os processos e fluxos de trabalho existentes muito mais rápidos, sem eliminar o elemento humano, mas sim reforçando-o.» – Jakob Höflich, cofundador e diretor de marketing da Cyanite

3. Recomendações e música personalizada

Com tantas canções já lançadas e as novas canções que vão surgindo todos os dias, pode ser uma tarefa impossível encontrar a faixa perfeita para — digamos — um determinado momento, uma produção audiovisual como um filme ou um evento.

Isto torna-se ainda mais difícil quando uma editora discográfica ou distribuidora possui um vasto catálogo musical. Há sempre músicas com potencial que nunca chegam ao conhecimento do curador.

Fonte: Cyanite.

Serviços de streaming como o Spotify, o KKBox e as aplicações JOOX e QQ Music, apoiadas pela empresa asiática Tencent (canal integrado no SonoSuite), já utilizam algoritmos para recomendar música aos utilizadores, oferecer listas de reprodução personalizadas, enviar notificações na aplicação e criar uma experiência otimizada.

A tecnologia de IA também ajuda a apresentar o conteúdo pago (patrocinado) adequado aos públicos-alvo certos.

As listas de reprodução que aparecem nestes serviços de streaming baseiam-se em fatores como a localização, as músicas e os artistas que o utilizador mais ouve e músicas semelhantes. É até possível escolher uma lista de reprodução personalizada com base no estado de espírito do utilizador.

No entanto, os utilizadores de aplicações de streaming não são os únicos que podem desfrutar e beneficiar da música personalizada. Pense, por exemplo, em recomendar bandas sonoras a editores de vídeo ou excertos de áudio específicos a DJs, que os utilizam durante um set ao vivo para captar o ambiente do público.

4. Masterização musical

A maioria das plataformas de streaming exige que sejam cumpridos determinados critérios relativos à música, como, por exemplo, a qualidade do som, para que a distribuição possa avançar.

No entanto, a masterização musical exige sempre muito tempo, conhecimentos especializados e um bom ouvido. O recurso à tecnologia de IA na masterização musical pode ajudar a cumprir facilmente os critérios exigidos.

A tecnologia de IA foi treinada para dominar técnicas e para identificar o que a maioria dos produtores musicais considera ser boa qualidade.

Outra boa notícia é que, para a maioria dos especialistas profissionais em masterização musical, a tecnologia de IA aplicada à masterização também está a ser utilizada para outros públicos-alvo além do seu próprio. Além disso, é menos complexa do que o trabalho realizado por um especialista humano em masterização.

O que é que a tecnologia de IA reserva para o futuro da indústria musical?

Olhando para o futuro, a indústria musical irá provavelmente adotar plenamente todas as opções acima referidas. No futuro, esta tecnologia será ainda mais aperfeiçoada para poder ser facilmente integrada.

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Estes são apenas os quatro exemplos mais importantes e mais relevantes para os distribuidores musicais e as editoras discográficas, mas há muitas outras formas de aplicar a tecnologia de IA na indústria musical. Pensemos, por exemplo, nos videoclipes gerados por IA.

Basta pensar em como os nossos smartphones, relógios inteligentes e dispositivos de monitorização de atividade física já são capazes de medir a nossa frequência cardíaca e respiratória, os nossos níveis de stress, a temperatura corporal e a voz. Não é de excluir que a IA possa ser utilizada para recomendar listas de reprodução e músicas com base no teu estado de espírito ou na atividade que estiveres a realizar.

As aplicações de streaming de música podem sugerir automaticamente a música certa quando a tecnologia envia um alerta a indicar que estás a fazer exercício, a acordar, a adormecer ou que estás stressado e precisas de música tranquila para relaxar.

A música será cada vez mais orientada por dados ou até mesmo gerada por dados (música gerada por IA), e a questão é saber se, para nós, ouvi-la continuará a ser a mesma experiência. Aconteça o que acontecer com a indústria musical no futuro, uma coisa é certa: as mudanças estão a ocorrer a um ritmo acelerado.

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