Что такое генеративная музыка
Это — подкаст с теми, кто создает контент. Гость выпуска — Алексей Кочетков, CEO Mubert, с рассказом о генеративной музыке и своем видении будущего аудиоконтента.
Алексей Кочетков, CEO Mubert
alinatestova: Поскольку мы рассказываем не только про текстовый и разговорный контент, естественно, мы не обошли вниманием музыку. В особенности, достаточно новое направление в этой сфере. Алексей, ты — CEO проекта Mubert. Это — стриминговый сервис, который создаёт генеративную музыку. Расскажи, как он работает?
Алексей: Генеративная музыка создаётся в реальном времени алгоритмами. Это — музыка, которая может быть адаптирована, применена в любой сфере, персонализирована и так далее. Она в реальном времени собирается из некоторого количества сэмплов.
А сэмпл — это отрезок музыки, который каждый музыкант имеет возможность записать. То есть генеративная музыка создаётся из, как говорят по-английски, human-made samples [сэмплов, созданных человеком]. Алгоритм анализирует их и создает стрим только для тебя.
Алина: Супер. Музыка создаётся алгоритмом, алгоритм — людьми.
Имеет смысл поговорить немного про бэкграунд этого проекта, про его начало. Почему ты решил им заняться? Связано ли это было с твоими музыкальными интересами?
Алексей: Как говорят, стартапы рождаются из боли. Я бегал, и у меня постоянно болело в боку от переключения музыки. В тот момент мне пришла в голову идея: почему бы не создать приложение, в котором сэмплы будут выстраиваться в бесконечную композицию, соответствующую темпу моего бега. Так родилась первая идея Mubert.
Команду собрали в этот же день и начали создавать продукт, который впоследствии, конечно, совершил несколько пивотов. Но сама концепция — та же, что была создана в первый день.
Это — музыка, которая не имеет начала, конца, пауз и междупесенных переходов.
Алина: А твоё музыкальное прошлое как-то повлияло на твой выбор или определённые шаги, которые были сделаны в процессе разработки приложения?
Алексей: Нет. У меня музыкальное джазовое образование, и здесь оно мало помогает. Я знаю ноты, знаю, как играть на контрабасе и из чего состоит музыка.
Я всегда отвечал за бас. Во всех коллективах, в которых я присутствовал, всегда брал самые низкие частоты и играл на контрабасе, на бас-гитаре, на синтезаторах басовых. Это не помогает в работе над Mubert. Просто я примерно знаю, как устроена музыка, очень много её слушаю, и у меня давным-давно есть убеждение, что нет плохой музыки или плохого вкуса.
Есть персональный вкус и персональный подход к музыке. У каждого человека он собственный, и каждый человек имеет право выбрать музыку и так показывать свой вкус.
Мне помогает немного знание нот, гармоний и прочего. Но в целом над Mubert работает, помимо меня, ещё около пятидесяти музыкантов, которые активно участвуют в разработке интерфейса, систем ранжирования музыки и систем искусственного интеллекта. Это — люди, которые постоянно дают советы и влияют на то, как сегодня звучит Mubert.
Алина: Можно ли сказать, что по сути генеративная — тот тип музыки, который максимально гармонично сочетается с другой деятельностью?
Например, обычно писать текст или работать под музыку — удовольствие на любителя. Кто-то может привыкнуть, а кто-то — нет. Может ли алгоритмизированная музыка дать синергетический эффект, который, наоборот, позволит войти в состояние потока?
Алексей: Это гипотеза, и мы её пытаемся проверить.
Под генеративную музыку скоро будут читать — мы делаем совместное приложение с Bookmate. Под генеративную музыку люди бегают марафоны, и это единственное приложение, которое даёт возможность бежать и не менять своего темпа на протяжении четырёх, восьми, шестнадцати часов и так далее. Под эту музыку работают, учатся. Это, возможно, классный подход к музыке — быть спонсором твоего увлечения. Но это — гипотеза.
Алина: И вы её проверяете коллаборациями?
Алексей: Её подтверждают подписки и прослушивания, которые в Mubert происходят каждый день. Например, медитация — самый покупаемый у нас канал.
Всего есть три платных канала: Meditate, Sleep и High. High — это даб, регги. Самый покупаемый — медитация, потому что в процессе медитации музыка не должна останавливаться или меняться. Mubert это исполняет.
Алина: А High для каких состояний, если не буквально это воспринимать? (смеётся)
Алексей: Отдыхать, расслабляться, чувствовать какую-то связь и так далее.
Алина: Супер. Скажи, пожалуйста, на твой взгляд генеративная музыка — алгоритмическая, повторяющаяся, длительная — это что-то принципиально новое или какое-то продолжение этнической, шаманской и медитативной музыки?
Алексей: Это что-то вроде репита.
Mubert начинался в 2000 году на самом деле, когда я перезаписывал с радио Monte Carlo [трек] Bomfunk MC«s. Как только он звучал по радио, я продолжал запись на кассете, пока у меня не записывалась целая сторона с этим треком. Потом я сделал то же самое с другой стороной. В итоге у меня была целая кассета, на которой был записан только Bomfunk MC«s — Freestyler.
Mubert возвращает к этим временам. Куча людей используют музыку на репите. Они включают какой-то трек и работают под него целый день или занимаются спортом какое-то время.
Генеративная музыка в сегодняшнем её состоянии не до конца имеет всю ту драму, которую может дать диджей. Он в реальном времени понимает, что сейчас нужно поднять BPM, сейчас опустить, расширить гармонию или сузить. Генеративная музыка только стремится к этому.
И мы — первопроходцы в создании драмы в генеративной музыке, которую мы научились создавать бесконечно долгой, плавной и понятной. Сейчас учимся создавать в ней драму.
Как мы недавно показывали в магазине adidas. Мы создали диджей-сет без диджея, и куча людей прекрасно танцевала под эту музыку. Звучало это на уровне немецких диджеев, которые в принципе и были авторами сэмплов. Но именно сет создавал Mubert.
Отвечая на вопрос, генеративная музыка берёт свои истоки от репита и закончит тем, что мы ещё себе представить не можем.
Алина: Как устроена работа алгоритма?
Алексей: Алгоритм анализирует множество параметров: мелодичность, ритмичность, насыщенность, «жирность» звука, инструмент. Его темп, тональность и так далее. Куча параметров, которые являются объективными. Далее начинаются субъективные параметры. Это — жанр, активность, твой вкус. Могут быть параметры, связанные с геоданными. Когда ты хочешь собрать, например, городской стрим — понять, как звучит город Берлин.
Система ИИ здесь — сопроводитель к тому, чтобы субъективные параметры исполнялись. Для того, чтобы ты в момент какой-то своей деятельности получала музыку, которая основана на твоём вкусе и на тех вещах, которые ты до этого успела уже показать на этой системе.
Скоро мы выпускаем приложение, в котором можно будет лайкать, дизлайкать, «фаворитить» музыку и влиять на собственный стиль. Это будет первое приложение в мире, в котором нет общего чарта. У нас нет даже в базе данных такого понятия как общий чарт популярности или непопулярности сэмплов и артистов. У каждого — свой чарт, в котором содержатся сочетания параметров. На их основе система учится и создаёт твой собственный саундтрек.
Алина: По сути мы говорим о том, что для каждого пользователя Mubert появляется множество саундтреков к разным аспектам его жизни.
Алексей: Да. Это первый настоящий персональный стриминг.
Алина: Супер. Ты уже начал говорить про коллаборацию с adidas, а расскажи, пожалуйста, про коллаборации с брендами в целом. Как они выглядят?
Алексей: Музыка — самый близкий к человеку вид творчества. Соответственно, если бренд хочет приблизиться к человеку, это нужно делать через музыку. Об этом пока немногие знают, но те бренды, которые знают, уже начинают это делать.
Например, adidas проводит pop-up вечеринки, которые возникают внезапно в каких-то их магазинах. Они не афишируются. Другие бренды — спонсируют тематические вечеринки.
К кому им двигаться, как не к новым технологиям? У них есть два варианта: они либо берут топового диджея, либо топовую технологию. Если есть возможность сочетать это — как мы сделали с adidas, когда у нас сэмплы предоставлял один из топовых продюсеров Берлина AtomTM — человек, который создавал электронику. Тогда и рождается самая яркая искра, которая сверкает для того, чтобы бренд мог о себе заявить.
Для любого бренда музыка — это инфоповод.
Алина: Если мы говорим про вечеринки… Там, естественно, людей много. Как Mubert понимает, какую музыку сделать? Как работает персонализация в этом случае?
Алексей: Вечеринка кастомизируется под вечеринку, город — под город. Это всё…
Алина: Сущность.
Алексей: Да, сущность, под которую мы можем настраиваться. Персонализация идёт от твоего времени суток и дня до каких-то вещей глобальных. Как я уже объяснял: есть объективные параметры, есть субъективные. Совокупность субъективных параметров — это жанр, город, ты, утро. Что угодно. Объективные — насыщенность звука, его темп, тон, гамма и так далее. Все те вещи, которые можно измерить объективно.
Алина: Как ты считаешь, как будет развиваться генеративная музыка и музыка в целом? Заменит ли в дальнейшем алгоритм человека-композитора или диджея?
Алексей: Ни в коем случае. Диджей-селектор останется. Круче, чем диджей, нельзя собрать музыку — будь то музыка трековая или сэмпловая. Раньше диджеев называли селекторами, и эта работа останется, потому что они собирают самый «жир».
Развитие генеративной музыки приведёт к тому, что она появится в каждом телефоне, потому что даёт немного другие возможности для адаптации и персонализации этой музыки. В ней так же будут присутствовать авторские подборки. Мы, например, сможем обмениваться какими-то генерациями и понимать, каким образом ты обучила свой Mubert, а каким — я свой. Это примерно как сегодня с плейлистами, только на более глубоком уровне.
Алина: Получается, что будущее генеративной музыки — симбиоз человека-творца и алгоритма, который анализирует всё происходящее более глубоко и точно?
Алексей: Абсолютно.
Алина: Супер. И напоследок — наш блиц из двух вопросов. Музыка помогает…
Алексей: Жить, дышать.
Алина: Лучший трек — это тот, …
Алексей: Который «вставляет».
Алина: Класс, спасибо большое.
Наш микроформат по теме контент-маркетинга:
Что у вас вообще за контора такая?
Архетипы: почему работают истории
P.S. В профиле glphmedia — ссылки на все выпуски нашего подкаста.
