Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных выявил топ-10 наиболее перспективных цифровых технологий и продуктов, которые на наших глазах меняют процессы создания, распространения и потребления музыки и задают направления дальнейшего развития музыкальной индустрии.
Выводы:
Сегодня вся музыка создается при помощи специализированных программ, виртуальных инструментов и эффектов, эмулирующих существующее дорогостоящее оборудование. Анализ музыкальных признаков позволяет рекомендательным системам (№1 в рейтинге) предлагать авторам готовые наборы музыкальных библиотек, эффектов и настроек (пресетов с готовыми опциями). Для извлечения музыкальных признаков (жанра, стиля, темпа, тембра) (№2) и классификации на основе заданных паттернов звуков, инструментов и сэмплов (№7) применяются методы машинного обучения. Умные музыкальные инструменты и интерфейсы автоматизируют создание произведений в режиме реального времени (№5).
Права на распространение музыки артисты передают дистрибьюторам, которые обновляют базы данных по прослушиваниям, в частности, применяя анализ музыкальных признаков и структурных элементов и оптическое распознавание музыки (№2, 3 и 8), следят за распределением и сроками истечения авторских прав и выплатой роялти. Цифровые технологии эти процессы позволяют автоматизировать: алгоритмы сканируют отчеты стриминговых сервисов, выявляют начисления по каждому произведению, заносят данные в базу, и на основе анализа отчетов роялти распределяются между правообладателями. С увеличением числа независимых артистов растет конкуренция на рынке, что вынуждает активнее работать над распространением музыки в интернете. Задача рекламных кампаний — выявить потенциальных слушателей и обеспечить постоянное присутствие музыки определенного артиста в их поле зрения. Это достигается путем сопоставления признаков контента (артист, жанр, время выхода композиции, эмоциональная окраска (№9) и др.) с характеристиками слушателей (пол, возраст, история прослушиваний) (№2, 4 и 8). С учетом таких паттернов настраиваются рекламные алгоритмы в социальных сетях и сервисах для прослушивания музыки.
Потребление музыки почти полностью мигрировало в цифровой формат, что позволяет стриминговым сервисам собирать десятки показателей о произведениях, практиках потребления и сегментировать аудиторию на основе предпочтений слушателей (№6). Изучение реакций пока происходит с опорой на «технические» показатели (время и число повторных прослушиваний и др.). В будущем можно будет исследовать физические показатели (пульс, давление), отслеживаемые носимыми устройствами (№10), данные о состоянии мозга, поступающие через интерфейсы мозг — компьютер и др., это позволит управлять звуком при помощи биосигналов. Новому пользовательскому опыту будет способствовать создание иммерсивной музыки, которая может звучать по-разному в зависимости от определенных параметров (например, связанных с контекстом прослушивания) и позволяет за счет сочетания аудио- и видеоэффектов добиться «эффекта присутствия», в частности во время музыкальных концертов.
По ссылке эти выводы описаны более подробно.