看影片想找歌?推薦一款好用的網頁音樂辨識工具
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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2017 年,蘋果花了 4 億美元(約新台幣 120 億)收購一家位於英國倫敦的音樂辨識公司 Shazam。蘋果 1976 年創立至今,少數以如此高金額收購的一家音樂辨識公司。在還沒有資源的情況下,究竟Shazam 怎麼建立起自己的 AI 模型呢?
1. 人工智慧,從策略性取得核心資料下手
在沒有龐大資金購買音樂版權的情況下,Shazam 向英國一家媒體公司提出以幫助其進行音樂數位化換取 150 萬首歌曲的資料庫。在建立起音樂資料庫後,Shazam 便能建立並優化音樂辨識演算法,讓使用者能透過手機設備聽取音樂,在十秒內提供歌曲資訊,並提供歌曲下載的服務。後來陸續與全球多家唱片公司合作,將其資料庫由原先的 150 萬首歌曲於 2008 年已擴增至 800 萬首歌曲。這使 Shazam 於 2008 年在蘋果 App Store 上架後,成為下載應用程式熱門排行榜中的第四名。
2. 外部結盟,匯聚使用者反饋資料
2011 年,先後與 Spotify 和 Facebook 合作,將使用者導流至 Spotify 音樂平台、及在 Facebook 上分享自己聆聽、追蹤、購買的音樂。之後也相繼與 Siri、Snapchat 合作。相較於閉門造車、自己苦苦蒐集使用者回饋資料,Shazam 透過開放,上架應用程式商店、與音樂服務平台、社群平台等結盟,成功且快速地獲得豐厚的使用者回饋資料,以不斷精進音樂辨識演算法。
3. 音樂辨識演算法,成為串流音樂服務關鍵一角
因為使用者活躍的進行音樂辨識,讓 Shazam 得以搶先得知哪些歌曲將要爆紅,以及在什麼地方爆紅。對蘋果而言,Shazam 的加入就猶如為蘋果既有的音樂服務系統植入了一個「大腦」,更有「智慧」地為 Apple Music 用戶與潛在用戶提供令人滿意的服務。
如果你也在使用 AI 技術創業,可以參考 Shazam 的經驗,進一步思考,現階段的你要如何獲取 Data?要怎麼樣最有效率的優化你的模型?
By Sandi Wu, AppWorks Analyst
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蘋果去年底宣佈收購英國音樂辨識服務Shazam,準備強化自家的Apple Music服務,歐盟關心這項交易是否不利市場競爭,已準備深入調查,調查結果9月就會出爐。Apple Music現在已有4800萬用戶,而剛在美國上市的Spotify約有7100萬付費用戶。
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