Gracenote Sonic Style nutzt Audioanalyse und modernstes maschinelles Lernen, um Einblicke in Dutzende Millionen von Songs weltweit zu erhalten.
EMERYVILLE, CALIF., May 23, 2018 โ Gracenoteยฎ, a Nielsen company (NYSE: NLSN), today is launching Sonic Style, a breakthrough music descriptor system which classifies the โstyleโ of musical recordings across massive catalogs for the first time ever. Gracenote Sonic Style provides the music industry with a powerful and scalable new dataset at the recording level, enabling a more perfect playlist.
Today, music is typically categorized by artist genres (Rock, Hip Hop, etc.). However, artist genres alone do not always tell the full story of an artistโs full catalog or career. Gracenote Sonic Style looks far beyond industry-standard artist-level genre categories by looking at each recording individually and drilling into its unique musical style. For instance, Taylor Swift is traditionally classified as simply Pop or Country. However, many of her more recent tracks have a more Pop Electronica and even R&B feel to them.
Durch die Unterscheidung von Sonic Style auf Aufnahmeebene kรถnnen Streaming-Anbieter die relevantesten, ansprechendsten und personalisiertesten Titel fรผr jeden Hรถrer auswรคhlen, und zwar รผber mehrere Epochen hinweg und auf der Grundlage seiner individuellen Stilvorlieben. Darรผber hinaus kรถnnen Plattenfirmen und Musikverlage ein tieferes Verstรคndnis dafรผr gewinnen, welche Musikstile die Hรถrgewohnheiten auf der ganzen Welt bestimmen.
"Jetzt, wo Wiedergabelisten die neuen Alben sind, verlangen Musikkuratoren nach tieferen Einblicken in einzelne Aufnahmen, um sie besser entdecken und personalisieren zu kรถnnen", sagt Brian Hamilton, General Manager of Music and Auto bei Gracenote. "Um die Skalierbarkeit zu erreichen, wendet Sonic Style maschinelles Lernen auf Basis neuronaler Netzwerke auf die weltweiten Musikkataloge an und ermรถglicht es Gracenote, granulare Ansichten von Musikstilen รผber komplette Musikkataloge hinweg zu liefern. Diese neuen turbo-geladenen Style-Deskriptoren werden die Art und Weise revolutionieren, wie die Musik der Welt organisiert und kuratiert wird, und letztendlich die frischesten, personalisierten Playlists liefern, um die Fans beim Hรถren zu halten."
Durch die Anwendung von maschinellem Lernen auf die Musik von Major- und Indie-Labels ist Gracenote Sonic Style nun in der Lage, die grรถรten Kataloge schnell zu klassifizieren und alle Arten von Musikinhalten populรคrer Kรผnstler sowie den Long-Tail-Bereich abzudecken. Dadurch kรถnnen Streaming-Dienste umfangreichere Wiedergabelisten mit einer breiteren Palette von Kรผnstlern erstellen und Fans mit verschiedenen Musikstilen und Kรผnstlern bekannt machen, die sie vielleicht nicht selbst entdeckt hรคtten. Darรผber hinaus helfen die Sonic-Style-Daten menschlichen Musikkuratoren und Algorithmen, Ausreiรer aus Wiedergabelisten und Empfehlungen herauszufiltern. Bei einem eklektischen Kรผnstler wie The Clash kรถnnte man beispielsweise sicherstellen, dass eine Old-School-Punk-Wiedergabeliste nur Titel enthรคlt, die wirklich diesem Stil angehรถren, wie etwa "Career Opportunities", und andere wie das funkige "Magnificent Seven" ausschlieรen, basierend auf dem tatsรคchlichen Sonic Style dieses Titels, nรคmlich "New Wave Dance".
Da die Popularitรคt von Smart Speakern weiter zunimmt, benรถtigen Gerรคtehersteller und Streaming-Dienste mehr beschreibende Informationen รผber Musik, um bessere Wiedergabelisten bei der Verwendung von Sprachbefehlen zu liefern. Mit dem neuen Einblick auf Trackebene ermรถglicht Gracenote Sonic Style eine natรผrlichere Interaktion mit intelligenten Lautsprechern und Sprachassistenten, indem es Daten bereitstellt, um beschreibende Befehle zu verstehen, wie z. B. "Spiele mir Tracks mit einem Tropical-House-Vibe von meinen Lieblingskรผnstlern" oder "Spiele einige Tracks im G-Funk-Stil".
Als Teil der globalen Musikdaten von Gracenote ergรคnzt Sonic Style die redaktionell zugewiesenen Deskriptoren des Unternehmens, einschlieรlich Genre, Epoche und Herkunft des Kรผnstlers sowie andere Deskriptoren des maschinellen Lernens wie Tempo und Stimmung, um eine leistungsstarke Kombination aus Qualitรคt und Reichweite zu bieten, die vรถllig neue Playlisting- und Discovery-Erfahrungen ermรถglicht. Gracenote verfรผgt รผber fast 450 Sonic-Style-Deskriptorwerte und ein gewichtetes System, um das reichhaltige, mehrwertige "Stilprofil" jeder Aufnahme genau zu beschreiben.
Gracenote Global Music Data ist die globale Datenbank fรผr die Musikindustrie und bietet die umfassendste Sammlung weltweiter Musikdaten, die derzeit verfรผgbar ist. Sie ermรถglicht es Musik-Streaming-Diensten, sprachgesteuerten virtuellen Assistenten und Online-Medienunternehmen, die Suche in einem Meer von Kรผnstlerverรถffentlichungen, Kollaborationen, Remixen und Live-Aufnahmen besser zu verwalten. Gracenote Global Music Data verknรผpft auch Musikkรผnstler und Songs im linearen Fernsehen, in VOD-Katalogen und beliebten Streaming-Musikdiensten und ermรถglicht so die Entdeckung neuer Kรผnstler und Musik in Kabel- und Satelliten-TV-Programmen.
About Gracenote
Gracenote, a Nielsen (NYSE: NLSN) company, provides music, video and sports content and technologies to the worldโs hottest entertainment products and brands. Gracenote is the standard for music and video recognition and is supported by the largest source of entertainment data, featuring descriptions of more than 200 million tracks, TV listings for 85+ countries and statistics from 4,500 sport leagues and competitions. Gracenote is headquartered in Emeryville, Calif. and supports customers around the globe. For more information, visit www.gracenote.com.
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