스포티 파이 인공지능 - seupoti pai ingongjineung

스포티 파이 인공지능 - seupoti pai ingongjineung
현재 음원 유통과 발매 중인 가상인간 및 AI 음반 (사진:리마엔터테인먼트)

인공지능 음악과 가상 인간(디지털뮤지션) 음악콘텐츠사업을 하고 있는 리마엔터테인먼트가 스포티파이, 틱톡, 메타(페이스북, 인스타그램), 애플뮤직 등 대형 글로벌 음원 유통 플랫폼 및 SNS 플랫폼과 음원 공급 계약을 체결했다.

리마엔터테인먼트는 이번 음원 공급 계약을 통해 AI로 만든 K-POP부터 인기 드라마 OST, 뉴에이지, 클래식, 재즈 등 자사 라이브러리 5만여 곡을 글로벌 음악 플랫폼에 공급한다.

이는 특정 프로젝트 또는 개별 음반 단위가 아닌 장기적 관점에서 체결된 콘텐츠 유통망 구축으로 음원 공급뿐만 아니라 각 음원 플랫폼사들과 협력하여 다채로운 마케팅 및 프로모션을 진행할 예정이다.

리마엔터테인먼트가 글로벌로 공급하는 5만여 곡에는 짤막한 가수의 허밍만으로 곡을 완성하여 다양한 언론과 비즈니스 관계자로부터 많은 주목을 받았던 박완규의 ‘붉어지기도 전에 떨어진’을 비롯해 세계 최초 AI 피아니스트 ‘한울’, AI 재즈 아티스트 ‘로아’, AI 트로트 가수 ‘팔룡’ 등 다채로운 디지털뮤지션의 음악과 올드팝, 재즈, 클래식, 뉴에이지 등 아티스트들의 명곡들이 포함돼 있다.

리마엔터테인먼트 측은 “AI와 가상인간이라는 새로운 모델을 접목하여 누구나 창작자가 되고 소비할 수 있는 가치를 확대하여 이익이 공유되기 위해 국내뿐만 아니라 글로벌로 확장하여 새로운 가치를 창출하는 파이프라인을 구축하게 됐다.”라고 설명했다.

인공지능과 메타버스 플랫폼을 중심으로 사업 포트폴리오를 확장하고 있는 리마엔터테인먼트는 기존 창작자와 권리사에게 새로운 비즈니스 모델을 제안하는 것은 물론, 투자자들에게는 다양한 장르와 K팝 등 폭넓은 투자 선택권을 제공하여 AI와 디지털휴먼 IP 확대는 물론, 건강한 투자 환경 조성을 통해 선순환 구조를 실현해 나갈 계획이다.

박성현 리마엔터테인먼트 부사장은 “메타버스 중심의 가상 인간과 AI 음원의 IP가 시장에서 경쟁력 있는 콘텐츠로 재탄생해 대중들이 즐기면서 함께 이익을 얻을 수 있는 새로운 문화와 크리에이터 및 업계 관계자들에게 밸류 확장의 기회가 되기를 바란다.”라고 말했다.

리마엔터테인먼트는 웹(WEB)3.0 시대를 위한 블록체인과 NFT를 중심으로 미래 가치에 기반한 음악 IP 활용 서비스 사업도 활발히 전개하고 있다.

또한 중장기적으로는 DDEX(디지털음원유통 국제표준화기구, Digital Data Exchange, 디덱스)와 연계된 지능형 창작 유통과 정산 시스템을 구축하여 인공지능 엔진을 통한 창작과 유통이 자동화된 시스템 프로세스를 통해 중소 음원유통사와 아티스트에게 더욱 효율적이고 생산성 높은 유통 프로세스를 제공할 예정이다.

현재 리마엔터테인먼트는 카카오엔터테인먼트, 지니뮤직, YG PLUS, 드림어스컴퍼니, 콜랩아시아 등 국내외 플랫폼을 아우르는 글로벌 유통 네트워크를 구축하고 있다.

Key Takeaway

Spotify is the largest on-demand music service application today. The firm has a record of pushing boundaries in technology by using AI and machine learning to enhance the user experience through nuanced customer data insights. They’ve recently acquired several data science companies to further push the envelope, ensuring they remain at the forefront of the music streaming world.

Why data is the magic ingredient for music streaming success

With tens of millions of users listening to music every minute of the day, brands like Spotify accumulate a mountain of implicit customer data comprised of song preferences, keyword preferences, playlist data, geographic location of listeners, most used devices and more.

Data drives decisions across every department at Spotify. This information is used to train algorithms which extrapolate relevant insights both from content on the platform and from online conversations about music and artists, as well as from customer data, and use this to enhance the user experience.

One example is ‘Discover Weekly’, which reached 40 million people in the first year it was introduced. Each Monday individual users are presented with a customised list of thirty songs. The recommended playlist comprises tracks that user might have not heard before, but the recommendations are generated based on the user’s search history pattern and potential music preference. Machine learning enables the recommendations to improve over time. Not only does it keep users returning, it also enables greater exposure for artists who users may not search for organically.

In order for Spotify to generate the ‘Discover Weekly’ personalized music list, the team uses a combination of three models:

Collaborative Filtering:

This involves comparing a user’s behavioral trends with those of other users. Content streaming platform Netflix similarly adopts collaborative filtering to power their recommendation models, using viewers’ star-based movie ratings to create recommendations for other similar users. While Spotify doesn’t incorporate a rating system for songs, they do use implicit feedback – like the number of times a user has played a particular song, saved a song to their lists, or clicked on the artist’s page upon listening to the song – to provide relevant recommendations for other users that have been deemed similar.

Natural Language Processing (NLP):

NLP analyses human speech via text. Spotify’s AI scans a track’s metadata, as well as blog posts and discussions about specific musicians, and news articles about songs or artists on the internet. It looks at what people are saying about certain artists or songs and the language being used, and also which other artists and songs are being discussed alongside, if at all, and identifies descriptive terms, noun phrases and other texts associated with those songs or artists.

These keywords are then categorised into “cultural vectors” and “top terms”. Every artist and song is associated with thousands of top terms that are subject to change on a daily basis. Each term is assigned a weight, reflecting its relative importance in terms of how many times an individual would attribute that term to a song or musician they like. Spotify doesn’t have a fixed dictionary for this, but the system is able to identify new music terms as and when they come up – not just in English, but also in Latin-derived languages across cultures. Of course, spam and non-music related content is discarded through a filtering process.

Machine learning, fueled both by user data and by external data, has become core to Spotify’s offering, helping artists to better understand their audience and reach and to get discovered, while helping Spotify remain on top of the music streaming space through a deep understanding of their customer base and predictive recommendations that keep users coming back.