Un algoritmo troverà i nuovi geni della musica

3 mesi fa

musica nostalgica

La start-up Anderson prevede di attingere ai profili degli autori presenti nella sua libreria per intavolare un algoritmo che sia in grado di semplificare la vita a chi si occupa di musica selezionando per lui gli artisti a cui “vale la pena” prestare orecchio.

Si tratta dunque di un servizio pensato per professionisti e sviluppato, dice l’azienda, nutrendo un sistema di machine learning con set di dati provenienti da diversi generi autoriali. Le tracce audio vengono quindi analizzate, scomposte e “tradotte” in una serie di valori tecnici che dovrebbero raffinare le tradizionali raccomandazioni che ci vengono proposte dalle correnti app musicali.

Nei fatti, le etichette discografiche e i produttori sono in grado di chiedere al sistema raccomandazioni di qualsiasi tipo, dal “simile a Nick Cave” al “musica nostalgica”, con lo strumento che dovrebbe, almeno su carta, offrire loro un prodotto valido che non è in alcun modo selezionato in base alla sua popolarità.

Al posto di doversi subire migliaia di demo caotiche e discutibili, i professionisti possono quindi cercare direttamente ciò che vorrebbero ottenere e pigiare “invio”. Volendo è pure possibile fare un passo aggiuntivo, ovvero chiedere al sistema di filtrare i risultati in base alla distanza geografica.

Anderson funziona davvero? Difficile a dirsi, ma l’azienda ha già reclutato più di 10.000 autori e le strategie di crescita intavolate sono a dir poco brillanti. Parallelamente a questo progetto, lo sviluppatore ha lanciato infatti ReWrapped, un tool il cui algoritmo analizza la pagina Spotify Wrapped dell’utente per proporgli musica che potrebbe piacergli. Ovviamente, se non è presente su Spotify, il sistema non manca di linkare il brano direttamente su Anderson.

 

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