CC BY
67Научная статья
УДК 33:004
doi: 10.47576/2949-1908_2023_1_198
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА МУЗЫКАЛЬНЫМИ СЕРВИСАМИ
Пальмов Сергей Вадимович
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Самарский государственный технический университет Самара, Россия, psvzo@yandex.ru
Скакун Олеся Олеговна
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, skakunolesya777@gmail.com
Аннотация. В статье раскрывается тема генерации личных музыкальных рекомендаций для слушателей. Анализируется способность искусственного интеллекта управлять авторским правом на музыку. Целью исследования является описание использования искусственного интеллекта различными музыкальными сервисами. Итогом является оценка будущего развития искусственного интеллекта в музыкальной сфере. Отмечается популярность данного инструмента в музыкальной индустрии, что связано с быстрым развитием алгоритмов машинного обучения и растущей доступностью музыкальных данных.
Ключевые слова: искусственный интеллект; музыкальные сервисы; музыка; авторское право; стриминговые сервисы; Spotify; Apple Music; Ян-декс.Музыка.
Для цитирования: Пальмов С. В., Скакун О. О. Использование искусственного интеллекта музыкальными сервисами // Прикладные экономические исследования. 2023. № 1. С. 198-203. https://doi.org/10.47576/2949-1908_2023_1_198.
Original article
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE BY MUSIC SERVICES Palmov Sergey V.
Volga State University of Telecommunications and Informatics Samara State Technical University Samara, Russia, psvzo@yandex.ru
Skakun Olesya O.
Volga State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia, skakunolesya777@gmail. com
Abstract. The article reveals the topic of generating personal musical recommendations for listeners. The ability of artificial intelligence to manage copyright in music is analyzed. The aim of the study is to describe the use of artificial intelligence by various music services. The result is an assessment of the future development of artificial intelligence in the music field. The popularity of this tool in the music industry is noted, which is associated with the rapid development of machine learning algorithms and the growing availability of music data.
Keywords: artificial intelligence; music services; music; Copyright; streaming services; Spotify; Apple Music; Yandex.Music.
For citation: Palmov S. V., Skakun O. O. Use of artificial intelligence by music services. Applied economic research, 2023, no. 1, pp. 198-203. https://doi. org/10.47576/2949-1908_2023_1_198.
Искусственный интеллект - способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, которые считаются прерогативой человека. Известно, что исследования в области искусственного интеллекта уже повлияли на многие крупные отрасли, и музыкальная индустрия, безусловно, является одной из них [1; 2].
Мировая музыкальная индустрия сегодня оценивается в 130 миллиардов долларов. С
ростом потоковых сервисов, таких как Spotify, Youtube Music и Amazon Music, в сочетании с сокращением пиратства, индустрия, по оценкам, будет расти еще более быстрыми темпами. Музыка не только является одной из крупнейших устоявшихся отраслей в мире, но и считается незаменимой [2]. На рис. 1 отображена статистика платных подписок на потоковое воспроизведение музыки за все время [3].
700
600
500
400
300
200
100
616
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Рисунок 1 - Статистика общих подписок на музыкальные сервисы
Искусственный интеллект активно используется для формирования рекомендаций для отдельных слушателей. Анализируя привычки пользователя, его предпочтения и даже физиологические реакции, можно создавать индивидуальные плейлисты или предлагать новую музыку, соответствующую его вкусу
или настроению. Например, в «Яндекс.Му-зыка» автоматизированные рекомендации работают в разделе «Моя волна» и плейли-стах. Для более точных рекомендаций сервис учитывает информацию о слушателях, их предыдущие реакции: лайки, дизлайки и жанровые предпочтения [4]. Другой россий-
ский музыкальный сервис «СберЗвук» рабо- карточки «настроение» и персональную вол-тает по тому же принципу: путем использо- ну «Сила звука» (рис. 2). вания искусственного интеллекта добавляет
МиЬег^: фокус, сон, релакс
Музыка от искусственного интеллекта
СоХ>(о)<^
oYYoYVb
\>7Ч N
Рисунок 2 - Музыкальные подборки по настроению от искусственного интеллекта
в приложении «Сберзвук»
Опишем то, по какому принципу происхо- песни, альбомы и плейлисты слушают их
дит генерация личных рекомендаций в музы- пользователи, как часто они их слушают и
кальных сервисах. Изначально музыкальные как долго. Указанные данные предваритель-
сервисы собирают статистику о том, какие но обрабатываются путем удаления неакту-
Рисунок 3 - Глобальный рынок стриминговых сервисов
альных, например пропущенные песни, которые пользователь сразу переключает. Затем музыкальные сервисы извлекают из предварительно обработанных данных соответствующие характеристики: жанр, темп и настроение песен, которые слушает пользователь. На основе перечисленных характеристик создается профиль, который отражает музыкальные предпочтения. Модели искусственного интеллекта ранжируют рекомендуемые песни и альбомы на основе вероятности того, что они понравятся пользователю, и формируют список персонализированных рекомендаций [5]. Это многократно упрощает пользователям поиск новой музыки, подходящей под их вкус.
Рассмотрим использование искусственного интеллекта музыкальным сервисом «Spotify». По последним данным, этот музыкальный сервис - лидер среди других стри-минговых платформ, охватывающий 31 % музыкального рынка по числу пользователей (рис. 3) [3].
Искусственный интеллект «Spotify» поддерживает рекомендации по музыке и под-кастам, разработанные для обеспечения долгосрочного удовлетворения запросов клиентов. Для этого Spotify использует пользовательские данные, от создания плейлиста до истории прослушивания и того, как люди взаимодействуют с платформой. Эти рекомендации отображаются на главном экране, который разделен на ряды карточек, содержащих как недавно прослушанный аудиокон-тент, так и новый, рекомендуемый, основанный на поведении слушателя. В частности, Spotify в значительной степени опирается на обучение с подкреплением. Идея последнего заключается в том, что система взаимодействует со средой, параллельно обучаясь, и получает вознаграждение за выполнение действий. [6; 7]. Этим вознаграждением является лояльный клиент: сервис удерживает своих потребителей, поскольку, чем дольше человек взаимодействует с ним, тем точнее будут рекомендации.
Помимо этого, Spotify использует искусственный интеллект для обеспечения поиска на естественном языке. Обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение помогает сервису облегчить нахождение необходимого контента. Поиск на естественном языке может распознавать синонимы
и перефразирование, который означает то же самое, что пытался найти пользователь. Название запроса необязательно должно включать слова, которые используются при поиске, искусственный интеллект добавит в результате все подходящие по темам материалы [7]. Наиболее активно данная функция используется при поиске подкастов.
Apple Music использует искусственный интеллект еще интенсивнее. Apple приобрела AI Music, стартап, который использует искусственный интеллект для создания персонализированных саундтреков и адаптивной музыки. AI Music разработала «Бесконечный музыкальный движок», предназначенный для маркетологов, издателей, фитнес-тренеров и креативных агентств. Технология способна генерировать динамические саундтреки, которые меняются в зависимости от взаимодействия с пользователем. Музыка во время тренировки, например, может меняться в зависимости от сердцебиения пользователя, подстраиваясь под интенсивность тренировки. AI Music описал это как функцию, которая может позволить рекламодателям создавать аудио, соответствующее контексту, например настроению пользователя [8].
Amazon Music - третий по популярности сервис потоковой передачи. Alexa (или Amazon Echo) - это уникальная технология распознавания голоса Amazon, которая делает воспроизведение музыки невероятно легким. Инструмент машинного обучения, которым является Alexa, работает посредством определения ключевых слов. При помощи голосового обращения она может определить строку из песни и воспроизвести искомое произведение, путем обращения в облако Amazon, и все это происходит за доли секунды [9].
Рассмотрев три музыкальных сервиса: Spotify, Apple Music и Amazon Music, можно сделать вывод, что основная задача использования искусственного интеллекта в их системе - улучшение пользовательского опыта и персонализации контента в индустрии потокового воспроизведения музыки. У них есть много схожих функций, таких как поиск песни по строке из текста и индивидуальные плейлисты, созданные искусственным интеллектом. Все это позволяет сервисам удерживать клиентов, предлагая им лучшие рекомендации, чем дольше они взаимодей-
ствуют с сервисом. Искусственный интеллект становится все более важным инструментом в индустрии потокового воспроизведения музыки, позволяя этим компаниям выделиться на переполненном рынке и предложить новые и инновационные функции своим пользователям.
Искусственный интеллект также используется для управления авторскими правами на музыку. Это включает в себя автоматическое обнаружение и устранение нарушений авторских прав на онлайн-платформах. Например, YouTube использует Content ID - инструмент управления авторскими правами на основе искусственного интеллекта, который сканирует загруженные видео и аудиодорожки на наличие контента, защищенного авторским правом. Если он находит совпадение, то может автоматически удалить контент, нарушающий авторские права, или предоставить правообладателю возможность монетизиро-вать его [10]. Таким образом, искусственный интеллект помогает обезопасить многих авторов от кражи их авторской собственности.
Как уже было сказано, искусственный интеллект - это инструмент, который можно использовать в большинстве отраслей. Его вклад в музыкальную отрасль, производство и многое другое с каждым годом становится
все более значительным. При нынешнем законе об авторском праве нет ничего, что могло бы юридически помешать искусственному интеллекту копировать стиль авторов. Некоторые эксперты в области права говорят, что если только искусственный интеллект не занимается сэмплированием (повторное использование части звукозаписи в другой записи напрямую), не продается как звук, похожий на этого конкретного исполнителя, или не создает производные работы, то это не противоречит законам [11].
В заключение следует отметить, что использование искусственного интеллекта в музыке привело к значительному прогрессу в музыкальной индустрии. От сочинения и аранжировки до анализа и составления плей-листов, искусственный интеллект стал необходимым инструментом для музыкантов, продюсеров и слушателей. Музыкальные приложения и сервисы на базе искусственного интеллекта теперь широко доступны, позволяя пользователям создавать, смешивать и персонализировать музыку такими способами, которые раньше были невозможны, что не только упрощает поиск музыки, но и позволяет сервисам увеличивать пользовательскую базу.
Список источников
1. Искусственный интеллект: что это и его возможности. URL: https://www.nur.kz/family/ school/1817736-iskusstvennyj-intellekt-sovremennye-vozmoznosti-i-perspektivy/ (дата обращения: 01.02.2023).
2. Искусственный интеллект и музыка - что ждет нас в будущем? URL: https://medium. com/@jeremy.freeman_53491/artificial-intelligence-and-music-what-the-future-holds-79005bba7e7d (дата обращения: 01.02.2023).
3. M.A.R.S. - Система анализа музыки и рекомендаций. URL: https://medium.com/sfu-cspmp/m-a-r-s-music-analysis-recommendation-system-f30424c2c362 (дата обращения: 01.02.2023).
4. 30+ Гармоничная статистика музыкальной индустрии [2023]: ценность, данные и доход. URL: https://www.zippia.com/advice/music-industry-statistics/ (дата обращения: 01.02.2023).
5. Как устроены рекомендации Яндекс.Музыки. URL: https://i-m-i.ru/post/how-does-yandex-music-work (дата обращения: 01.02.2023).
6. Как работают системы рекомендаций AI Music. URL: https://cyanite.ai/2021/09/02/how-do-ai-music-recommendation-systems-work (дата обращения: 01.02.2023).
7. Как Spotify использует искусственный интеллект - и чему вы можете у него научиться. URL: https://www.marketingaiinstitute.com/blog/spotify-artificial-intelligence (дата обращения: 01.02.2023).
8. Что такое обучение с подкреплением и как оно работает. URL: https://proglib.io/p/chto-takoe-obuchenie-s-podkrepleniem-i-kak-ono-rabotaet-obyasnyaem-na-prostyh-primerah (дата обращения: 01.02.2023).
9. Apple приобретает музыкальный стартап с искусственным интеллектом, который может генерировать динамические саундтреки. URL: https://www.macrumors.com/2022/02/07/ apple-acquires-ai-music/ (дата обращения: 01.02.2023).
10. Как ИИ трансформирует сервисы потоковой передачи музыки. URL: https://plat.ai/ blog/how-artificial-intelligence-is-transforming-music-streaming-services/ (дата обращения: 01.02.2023).
11. Топ-4 способа использования ИИ в настоящее время в музыкальной индустрии. URL: https://fadr.com/blog/ai-music-uses (дата обращения: 01.02.2023).
12. ИИ И Будущее Музыки (Мы Лучше Или Хуже?). URL: https://producerhive.com/editorial/ artificial-intelligence-and-the-future-of-music/ (дата обращения: 01.02.2023).
References
1. Artificial intelligence: what it is and its capabilities. URL: https://www.nur.kz/family/ school/1817736-iskusstvennyj-intellekt-sovremennye-vozmoznosti-i-perspektivy / (accessed: 01.02.2023).
2. Artificial intelligence and music - what awaits us in the future? URL: https://medium.com/@ jeremy.freeman_53491/artificial-intelligence-and-music-what-the-future-holds-79005bba7e7d (accessed 01.02.2023).
3. M.A.R.S. - Music analysis and Recommendations system. URL: https://medium.com/sfu-cspmp/m-a-r-s-music-analysis-recommendation-system-f30424c2c362 (accessed: 01.02.2023).
4. 30+ Harmonious Music Industry statistics [2023]: value, data and revenue. URL: https://www. zippia.com/advice/music-industry-statistics / (accessed: 01.02.2023).
5. How Yandex.Music recommendations work. URL: https://i-m-i.ru/post/how-does-yandex-music-work (accessed: 01.02.2023).
6. How AI Music recommendation systems work. URL: https://cyanite.ai/2021/09/02/how-do-ai-music-recommendation-systems-work (accessed: 01.02.2023).
7. How Spotify uses artificial intelligence - and what you can learn from it. URL: https://www. marketingaiinstitute.com/blog/spotify-artificial-intelligence (date of application: 01.02.2023).
8. What is reinforcement training and how it works. URL: https://proglib.io/p/chto-takoe-obuchenie-s-podkrepleniem-i-kak-ono-rabotaet-obyasnyaem-na-prostyh-primerah (accessed: 01.02.2023).
9. Apple acquires a music startup with artificial intelligence that can generate dynamic soundtracks. URL: https://www.macrumors.com/2022/02/07/apple-acquires-ai-music / (accessed: 01.02.2023).
10. How AI transforms music streaming services. URL: https://plat.ai/blog/how-artificial-intelligence-is-transforming-music-streaming-services / (accessed: 01.02.2023).
11. Top 4 ways to use AI currently in the music industry. URL: https://fadr.com/blog/ai-music-uses (accessed: 01.02.2023).
12. AI And The Future Of Music (Are We Better Or Worse?). URL: https://producerhive.com/ editorial/artificial-intelligence-and-the-future-of-music / (accessed: 01.02.2023).
Сведения об авторах
ПАЛЬМОВ СЕРГЕЙ ВАДИМОВИЧ - кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информационных систем и технологий, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики; доцент кафедры информационных технологий, Самарский государственный технический университет, Самара, Россия, psvzo@yandex.ru СКАКУН ОЛЕСЯ ОЛЕГОВНА - студент, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, skakunolesya777@gmail.com
Information about the authors
PALMOV SERGEY V. - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information Systems and Technologies, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics; Associate Professor, Department of Information Technology, Samara State Technical University, Samara, Russia, psvzo@yandex.ru SKAKUN OLESYA O. - student, Volga State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia, skakunolesya777@gmail.com
