Czy pozycja algorytmu rekomendacyjnego Spotify jest zagrożona? Trudno powiedzieć, ale udostępnionym właśnie narzędziem miło się pobawić.
Sposobów dowiadywania się o nowej muzyce w dobie ucyfrowionej rzeczywistości nie brakuje. Tradycyjne media – prasa, radio czy telewizja – nieco osłabły na znaczeniu, ale wśród starszych pokoleń nadal cieszą się dużym zainteresowaniem. W sukurs przychodzą im liczne kanały komunikacji. Artyści (lub ich menedżerowie) ochoczo dzielą się informacjami na Facebooku, TikToku albo Instagramie. Fora i grupy fanowskie łączą słuchaczy zainteresowanych tym samym gatunkiem.
Jak zarobić i się nie narobić? Z pomocą przychodzi TikTok Lite!
W gąszczu rekomendacji
Prawdziwą rewolucję wywołały też serwisy do strumieniowego słuchania muzyki. Nie dość, że umożliwiają stworzenie własnych playlist, to nieustannie podrzucają użytkownikom nowości do sprawdzenia. Rolę kuratora pełni w nich algorytm, który działa na zasadzie uczenia maszynowego. Im więcej danych zgromadzi, tym dokładniejsze mogą być jego wskazania. – Takie systemy rekomendacyjne istnieją już od ponad dekady i potrafią bardzo dobrze przewidzieć, co ci się spodoba – przypomniała ostatnio Julie Knibbe, założycielka start-upu Music Tomorrow. Ekspertka zastrzegła jednocześnie, że Spotify albo Tidal mimo rosnącego zaawansowania nie radzą sobie z kluczową rzeczą. Trudno im orzec, na co faktycznie mamy w danej chwili ochotę, słowem: nie do końca wiedzą, co nam w duszy gra.
Podpowiedzi w ułamek sekundy
Dziś przypominamy o algorytmach, które często dyktują nasze muzyczne nawyki, bo na horyzoncie właśnie pojawił się ich młodszy brat. Za cosine.club stoi użytkownik Twittera i YouTube’a ukrywający się pod nickiem @hurfyd. Na pierwszej z platform udziela się zdecydowanie radziej. Bibliotekę wideo i muzyki regularnie zasila za to szeroko rozumianą undergroundową elektroniką. Sam – przynajmniej nic jeszcze o tym nie wiemy – nie nagrywa muzyki, tylko porządkuje tę istniejącą.
building an audio similarity search engine.. given an input track it will find others that sound similar using vector embeddings from a machine learning model with an index of 1.1 million electronic music tracks pic.twitter.com/cTd7eWwdDA
— hurf (@hurfyd) April 14, 2024
W jaki sposób działa cosine.club? Nowinka bazuje na modelu uczenia maszynowego, który zbudowano w celu identyfikacji konkretnych gatunków muzycznych. Użytkownik wpisuje tytuł bazowego utworu lub wybiera go z listy. Już po chwili otrzymuje zwrotną listę kilkudziesięciu piosenek, które są najbardziej do niego zbliżone. Na czym polega ich pokrewność? @hurfyd nie odpowiedział wprost na to pytanie, ale krótka zabawa narzędziem rozwiewa wątpliwości. Kompozycje mają zbliżoną liczbę BPM-ów, tonację oraz harmonię, a do tego stworzono je przy wykorzystaniu podobnych instrumentów. Algorytm nie bierze przy tym pod uwagę popularności danych twórców. Headliner festiwali może stać w jednym rzędzie z debiutującym producentem.
cosine.club: Co będzie dalej?
cosine.club nie jest idealne. Pierwsze, co zwraca uwagę, to stosunkowo mała liczba utworów znajdujących się w bazie. 1,15 miliona piosenek robi wrażenie, ale @hurfyd ograniczył się jedynie do gatunków mniej lub bardziej powiązanych z elektroniką. Poza tym niektóre kompozycje, zwłaszcza te o nielinearnej strukturze i wyróżniające się budową, nie pasują do źródłowego utworu. Narzędzie, najwyraźniej robione z czystego zamiłowania do muzyki i technologii, nie podbije w krótkim czasie rynku, ale z pewnością nie brakuje mu potencjału. Czas pokaże, czy dostrzeże go któryś z większych graczy streamingowych.
