高层速读:人工智能开始将音乐产业推向更复杂的领域，音乐专业人士可以利用多个维度的人工智能工具来实现利益的最大化，如受众参与度、智能推荐、自动化营销工具等。由人工智能驱动的数据可以增强音乐与受众之间的联系，音乐也将从传统向数字不断转变。
音乐产业正在通过人工智能产生一种新的节奏。人工智能正在彻底改变我们的洞察力和商业战略，并逐渐调整我们在世界各地的工作、联系、学习和娱乐方式。预计到2020年，人工智能将会成为一个价值700亿美元的市场。
在音乐行业，新兴的人工智能正在重新定义观众消费音乐内容的方式。人工智能帮助音乐产业调整其营销策略，更清晰地洞察消费者的需求，以保持歌手、行业和歌迷之间的和谐互动，同时实现音乐行业的利润最大化。音乐行业人士可以利用的最有效的营销工具之一——机器学习来挖掘出消费者的数据。
像网易云音乐、虾米音乐、Shazam和SoundHound这样面向音乐和音频的科技公司已经使用人工智能技术来分析大量的歌曲，使用频谱图来测量不同的播放频率。
以网易云音乐的算法为例，基础算法是协同过滤算法，该算法的预测标准取决于人与人之间相似的消费模式。譬如：我喜欢这两首歌，而你的歌单里也有这两首歌，所以你歌单里有可能存在其他我喜欢的歌。这只是基于歌单进行过滤，另外还有基于用户、基于内容的算法过滤，以推荐更合适的歌曲。
人工智能开始将音乐产业推向更复杂的领域，以下是音乐行业专业人士应该参考的三个机器学习方向。
1.受众参与度
受众参与数据能够说明观众对新的音乐类型、趋势、歌手和歌曲作出的反应。它可以显示收藏数量、粉丝的变化以及每个付费者对歌曲的播放次数，所有这些都通过包含特定歌曲的保存或收藏数量进行校准。音乐行业人士可以使用这些可操作的参与数据来吸引更多的签约艺人，从而接触到更多的歌迷。音乐标签可以定位受众并跟踪模式，从而改善业务决策，同时刺激收入。
据高盛(GoldmanSachs)报告称，到2030年底，流媒体服务将为音乐业务创造高达340亿美元的收入。这些服务将同时产生一致和可信的数据来源，以提高对各种受众的了解和推广力度。
2.YouTube和推荐引擎
与其他娱乐媒体一样，YouTube和推荐引擎提高了听众和歌手之间的匹配度。音乐行业的专业人士已经掌握了人工智能技术，该技术允许YouTube和其他推荐引擎以“收藏率”和“每个用户的回放率”的形式，通过流媒体平台上的原始参与数据来推广艺术家，甚至可以按邮政编码进行分段。
在谷歌大脑(GoogleBrain)人工智能部门的推动下，YouTube通过一系列微目标改进了推荐功能。该公司利用用户观看视频的次数和每人点击视频的次数创建了一种算法。很快，与时间长相关的高质量视频首先出现在了用户搜索队列中。三年来，YouTube的播放率每年都可以增长50%。
谷歌的这项技术被称为“无监督学习”，可以更详细、更有意义地了解观众。由于该技术为不同平台确定了不同的视频长度，因此它有助于刺激观看时长的提高。
在音乐行业，专家们可以利用这个工具根据不同的平台来确定广告的长度。数百项微小的改变使得观众在YouTube上花费的时间增加了70%。这种深度强化学习技术可能会推动音乐产业向前发展，因为公司学会了如何根据流媒体数据向高潜力的粉丝做广告和营销。
3.自动化营销工具
人工智能算法还可以帮助音乐行业人士通过检查歌手和竞争对手的流模式来评估竞争。通过针对听众的常规流媒体习惯，专家们确定了每年都会为喜爱的歌手付费的粉丝规模。
例如，音乐营销人员可以分解Rihanna（蕾哈娜）粉丝的人口统计数据、年龄范围和典型的搜索模式。通过确定每一位歌手的听众群体的典型购买力，他们可以在广告插播期间将如何、何时以及向谁进行营销联系起来。
事实证明，自动营销有助于识别真正的粉丝。然而，营销策略会因歌手或类型而产生差异。由于粉丝的活动和模式因类型和参与程度而异，音乐唱片公司必须确定如何迎合每位艺术家的粉丝群。
人工智能的数据驱动见解可以增强音乐行业与受众群体的联系。随着传统向数字的转变不断，人工智能可以为数字音乐价值链中的生产、搜索、交付和盈利提供动力。
随着人工智能的普及，音乐行业的专业人士需要像科技公司一样发展，以最大限度地提高业内人士在音乐分发时代享受的利润。在不久的将来，人工智能支持的数据将简化我们对音乐的访问。
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