Gracenote introduceert muziekstijldatasets op opnameniveau voor betere muziekontdekking, -curatie en -personalisatie

Met behulp van audio-analyse en ultramoderne machine learning schaalt Gracenote Sonic Style inzichten over tientallen miljoenen nummers wereldwijd

EMERYVILLE, CALIF., 23 mei 2018 – Gracenote®, een bedrijf van Nielsen (NYSE: NLSN), lanceert vandaag Sonic Style, een baanbrekend systeem voor muziekdescriptors dat voor het eerst de "stijl" van muziekopnamen over massale catalogi indeelt. Gracenote Sonic Style biedt de muziekindustrie een krachtige en schaalbare nieuwe dataset op opnameniveau, waarmee u de perfecte afspeellijst kunt samenstellen.

Tegenwoordig wordt muziek doorgaans gecategoriseerd op artiestengeneres (Rock, Hip Hop, enz.). Artiestengeneres vertellen echter niet altijd het hele verhaal over de volledige catalogus of carrière van een artiest. Gracenote Sonic Style kijkt veel verder dan de industriestandaard genres op artiestenniveau door elke opname afzonderlijk te bekijken en in te zoomen op de unieke muzikale stijl. Zo wordt Taylor Swift traditioneel geclassificeerd als simpelweg Pop of Country. Veel van haar recentere nummers hebben echter een meer Pop Electronica- en zelfs R&B-gevoel.

Door Sonic Style te onderscheiden op opnameniveau kunnen streamingmuziekaanbieders de meest relevante, boeiende en gepersonaliseerde nummers voor elke luisteraar beter selecteren, over meerdere tijdperken heen, op basis van hun unieke stijlvoorkeuren. Verder kunnen platenlabels en muziekuitgevers een dieper inzicht krijgen in welke onderliggende muziekstijlen de luistertrends over de hele wereld sturen.

"Nu afspeellijsten de nieuwe albums zijn, smeken muziekcuratoren om diepere inzichten in individuele opnamen voor betere ontdekking en personalisatie", aldus Brian Hamilton, General Manager of Music and Auto bij Gracenote. "Om schaalbaarheid te bereiken, past Sonic Style op neurale netwerken gebaseerde machine learning toe op de muziekcatalogi van de wereld, waardoor Gracenote gedetailleerde Views van muziekstijlen kan leveren over complete muziekcatalogi heen. Deze nieuwe, opgevoerde styledescriptors zullen een revolutie teweegbrengen in hoe 's werelds muziek wordt georganiseerd en gecureerd, en uiteindelijk de meest frisse, meest gepersonaliseerde afspeellijsten leveren om fans te laten luisteren."

Door machine learning toe te passen op muziek geproduceerd door grote en indie-labels, kan Gracenote Sonic Style nu snel de grootste catalogi classificeren, met schaalbaarheid om alle soorten muziekcontent te dekken van populaire artiesten en de long-tail van muziek. Hierdoor kunnen streamingdiensten rijkere afspeellijsten maken met een breder scala aan artiesten en worden fans blootgesteld aan verschillende muziekstijlen en artiesten die ze misschien niet zelf hadden ontdekt. Daarnaast helpen Sonic Style-data menselijke muziekcuratoren en algoritmen om uitschieters uit afspeellijsten en aanbevelingen te filteren. Zo kon men voor een eclectische artiest als The Clash ervoor zorgen dat een Old School Punk-afspeellijst alleen nummers bevat die echt van die stijl zijn, zoals "Career Opportunities", en andere weglaten, zoals het funky "Magnificent Seven", op basis van de werkelijke Sonic Style van dat nummer: "New Wave Dance".

Naarmate de populariteit van slimme luidsprekers blijft groeien, hebben apparaatmakers en streamingdiensten meer beschrijvende informatie over muziek nodig om betere afspeellijsten te leveren bij het gebruik van spraakopdrachten. Met de nieuwe laag inzichten op trackniveau maakt Gracenote Sonic Style een natuurlijkere interactie met slimme luidsprekers en stemassistenten mogelijk door data te leveren om beschrijvende opdrachten te begrijpen zoals "speel nummers af met een Tropical House-vibe van mijn favoriete artiesten" of "speel wat G-Funk-stijlnummers af".

Als onderdeel van Gracenote's kerngegevens voor Global Music Data vormt Sonic Style een aanvulling op de door redacteuren toegewezen descriptors van het bedrijf, waaronder artiestengenere, tijdperk en herkomst, evenals andere machine learning-descriptors zoals tempo en stemming, om een krachtige combinatie van kwaliteit en dekking te bieden die volledig nieuwe afspeellijst- en ontdekkingservaringen stimuleert. Gracenote heeft bijna 450 Sonic Style-descriptortypen en een gewogen systeem om het rijke, multi-waarde "stielprofiel" van elke opname nauwkeurig te beschrijven.

Gracenote Global Music Data is de wereldwijde referentiedatabase voor de muziekindustrie en biedt de meest uitgebreide verzameling van wereldwijde muziekdata die vandaag de dag beschikbaar is. Het stelt muziekstreamingsdiensten, virtuele assistenten met stembediening en online mediabedrijven in staat om zoekopdrachten beter te beheren te midden van een oceaan aan artiestenreleases, samenwerkingen, remixes en liveopnames. Gracenote Global Music Data verbindt ook muziekartiesten en nummers over lineaire tv, VOD-catalogi en populaire muziekstreamingsdiensten heen, wat de ontdekking van nieuwe artiesten en muziek via kabel- en satelliet-tv-programma's mogelijk maakt.

Over Gracenote

Gracenote, een onderneming van Nielsen (NYSE: NLSN), levert muziek-, video- en sportscontent en -technologieën aan 's werelds populairste entertainmentproducten en -merken. Gracenote is de standaard voor muziek- en videorecognitie en wordt ondersteund door de grootste bron van entertainmentdata, met beschrijvingen van meer dan 200 miljoen nummers, tv-gidsen voor meer dan 85 landen en statistieken van 4.500 sportcompetities en -toernooien. Gracenote heeft zijn hoofdkantoor in Emeryville, Californië, en ondersteunt klanten over de hele wereld. Ga voor meer informatie naar gracenote.com.

Gracenote is een geregistreerd handelsmerk van Gracenote, Inc. Alle overige namen zijn handelsmerken en/of geregistreerde handelsmerken van hun respectievelijke eigenaren.

*Dit artikel verscheen oorspronkelijk op Nielsen.com.