Sistema identifica músicas automaticamente e auxilia profissionais a planejar divulgação

Startup desenvolveu plataforma capaz de identificar músicas tocadas em rádios, canais de TV e na internet

Por - Editorias: Tecnologia
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Foto: Free Stock Photos
Foto: Free Stock Photos

Os profissionais da indústria da música dispõem de uma nova ferramenta para obter indicadores precisos do mercado fonográfico no Brasil e no mundo e, com base nisso, desenvolver estratégias para a divulgação de um artista estreante, por exemplo, ou de uma nova música de um cantor já consagrado. A Playax – uma startup fundada por um cientista da computação formado no Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP e um produtor musical – desenvolveu, com auxílio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (Pipe), da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), um sistema computacional de identificação automática de músicas executadas em rádios, canais de televisão e na internet.

A partir dos dados gerados pelo sistema computacional, um artista usuário da plataforma consegue identificar, por exemplo, em quais rádios e regiões do País suas músicas têm sido tocadas e, assim, direcionar melhor suas ações de marketing, planejar agenda de shows, compreender melhor a audiência e até ampliá-la. “Fazemos Big Data da música”, disse Daniel Cukier, sócio da empresa e um dos autores do projeto à Agência Fapesp.

Startup apoiada pela FAPESP desenvolve plataforma capaz de identificar automaticamente músicas tocadas em rádios, canais de TV e na internet
Startup apoiada pela Fapesp desenvolve plataforma capaz de identificar automaticamente músicas tocadas em rádios, canais de TV e na internet – Foto: Agência Fapesp

“Analisamos os dados gerados pela plataforma para fornecer informações analíticas para os usuários, como gêneros musicais em ascensão ou em queda em diferentes regiões do País”, afirmou o especialista, que cursou graduação e mestrado em Ciência da Computação no Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP e atualmente realiza doutorado na mesma instituição, na área de empreendedorismo digital. De acordo com Cukier, o sistema computacional que eles desenvolveram foi concebido, inicialmente, para fazer a gestão de direitos autorais de cantores, compositores e músicos.

Ao entrar em contato com potenciais clientes, contudo, Cukier e seu sócio – o produtor musical Juliano de Moraes Polimeno – perceberam que a identificação automática de músicas poderia ser usada como base para diferentes aplicações, como identificar tendências no mercado fonográfico. “Ao ter contato mais próximo com o mercado, percebemos que o potencial da tecnologia que desenvolvemos era muito maior do que simplesmente monitorar a execução de músicas em rádios, canais de televisão e na internet”, disse Cukier. “Nosso sistema pode até servir para isso. Mas enxergamos que há muito mais valor na informação obtida após a identificação de uma música executada em diferentes mídias”, afirmou.

Tecnologia inovadora

O sistema desenvolvido pela empresa é baseado em um algoritmo – um conjunto de comandos para a realização de uma tarefa computacional – de audio fingerprinting, ou impressão digital acústica, em tradução livre. Um resumo digital condensado gerado a partir de um sinal de áudio, que pode ser usado para identificar uma amostra de áudio ou localizar rapidamente itens similares em uma base de dados, é conhecido como impressão digital acústica e já é usado em aplicativos de reconhecimento de música como o Shazam.

A fim de melhorar essa tecnologia, inicialmente a Playax fez modificações em um algoritmo de audio fingerprinting com código aberto (open source). E, com o passar do tempo, optou por desenvolver um algoritmo próprio. “Implementamos versão própria de um algoritmo que apresenta um desempenho muito melhor do que o existente hoje”, comparou Cukier. Para implementar a versão própria do algoritmo que desenvolveu, a empresa criou uma base de dados alimentada com músicas enviadas por artistas que querem identificar onde suas canções têm sido tocadas.

Foto: Vídeo Agência Fapesp
Daniel Cukier, sócio da empresa e um dos autores do projeto à Agência Fapesp – Foto: Reprodução/Agência Fapesp

O algoritmo “ouve” em tempo real as músicas tocadas em plataformas de transmissão de áudio e vídeo pela internet (streaming) de 5,5 mil emissoras de rádio no Brasil, além de mais de 80 canais de televisão, web rádios e sites, como o SoundCloud e Palco MP3, entre outros, e compara pequenos trechos delas com as músicas existentes na base de dados. Ao constatar que uma música executada em um desses canais de transmissão tem “impressões digitais acústicas” semelhantes a de alguma canção armazenada em seu banco de dados, o sistema registra a identificação. “Conseguimos criar um sistema robusto, que identifica milhões de músicas ao mesmo tempo de forma computacionalmente barata, mesmo com chiado ou em um volume muito baixo ”, avaliou Cukier.

Em 2015, a empresa detectou por meio do sistema computacional mais de 300 mil execuções de músicas em canais de TV, 125 bilhões na internet e 137 milhões no streaming de rádios, de 91.609 artistas. O tempo total de músicas detectadas pelo sistema em 2015 foi equivalente a mais de 2 bilhões de minutos, o que exigiria 5.065 anos para ouvi-las. “Processamos mais de 8 mil terabytes de áudio em 2015, o que equivale a um HD (disco rígido) com 1 bilhão de músicas”, estimou Cukier. Ao analisar os dados coletados pelo sistema, a empresa identificou que o gênero musical preferido na internet brasileira é o pop. Já o mais tocado nas rádios brasileiras é o sertanejo, predominante nas Regiões Sudeste, Sul, Norte, Nordeste e Centro-Oeste do País.

Diferentes aplicações

O sistema já possui 6 mil usuários cadastrados. Para utilizar os serviços disponibilizados, o usuário paga um plano de assinatura que varia de um mínimo de R$ 30 a R$ 300, no máximo. Um dos usos que os artistas cadastrados têm feito do sistema, segundo Cukier, é verificar as regiões do País onde suas músicas têm sido mais tocadas e, a partir dessa informação, tentar vender shows nessas regiões. Outra aplicação permite verificar se acordos comerciais de divulgação com rádios, por exemplo, têm sido cumpridos, ou se após um show em uma determinada cidade suas músicas passaram a ser mais tocadas na região.

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Startup apoiada pela Fapesp desenvolve plataforma capaz de identificar automaticamente músicas tocadas em rádios, canais de TV e na internet – Foto: Playax

“Não apenas apresentamos os dados para os artistas em uma interface on-line, onde podem buscar informações estabelecendo filtros de busca, como as cidades onde suas músicas têm sido mais tocadas, mas também apontamos algumas ações que podem melhorar a divulgação de seus trabalhos”, afirmou Cukier. “Ao constatar que uma determinada música parou de tocar em uma rádio, ele pode entrar em contato com a rádio para apresentar uma canção nova”, exemplificou. Uma nova aplicação da plataforma recentemente desenvolvida pela empresa é um sistema de recomendação de campanhas de divulgação para os artistas cadastrados em sua base de dados.

Como o sistema “ouve” todas as rádios no País, por meio de técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), ele é capaz de identificar quais são as melhores rádios para um determinado artista divulgar suas músicas de acordo com o seu estilo musical, por exemplo. O artista escolhe em quais rádios quer divulgar suas músicas, que são enviadas pelo sistema mediante o pagamento de um valor adicional ao do plano de assinatura. Após enviar as músicas para o mailing de rádios escolhidas, o sistema envia um relatório dos resultados da campanha de divulgação para o artista, indicando o total de rádios que tocaram as músicas.

“Pretendemos desenvolver uma série de outras aplicações para melhorar ainda mais a plataforma”, disse Cukier. “Queremos desenvolver novas opções de filtros e indicadores que possibilitem ao artista comparar o desempenho de suas músicas com o de outros ou receber notificações em tempo real quando suas músicas começarem a ser tocadas em uma determinada rádio”, afirmou. O sistema identifica hoje músicas executadas em 80% do total das rádios brasileiras, que são as que possuem streaming on-line. Os planos de expansão da empresa, que agora está na fase 3 do Pipe, é comercializar o produto em países da Europa, América do Sul e Estados Unidos.

“Não identificamos nenhum sistema similar ao nosso em outros países, que seja capaz de identificar a execução de músicas em mais de 5 mil rádios”, afirmou Cukier.

Veja abaixo a entrevista com Daniel Cukier, sócio da empresa Playax.

(Elton Alisson, Agência Fapesp)

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