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【112年#20】臺灣音樂產業暨多語AI主播機器人落地驗證計畫

產業別

  • 出版影音及資通訊業(J大類)
  • 資訊服務業(63中類)

產業痛點

  • 數位音樂盜版和版權保護:隨著數位音樂傳播的普及,盜版和侵權問題日益嚴重。
  • 收入分配和公平報酬:音樂串流媒體平台的出現,引發了關於藝術家和音樂製作人在數位環境下的收入分配問題。
  • 創新和商業模式轉型:科技的快速進步已改變了音樂創作、傳播和消費模式,需不斷進行創新,並尋求新的商業模式。
  • 市場競爭和品牌建設:如何使自家音樂品牌在眾多競爭者中脫穎而出,成為具有影響力和競爭力的品牌,例如,品牌建設、市場定位以及推廣策略的制定都相當重要。
  • 國際化和全球市場拓展:面對語言、文化及市場差異等挑戰,需布局國際市場,建立全球化的音樂品牌和營銷策略。

導入AI效益

  • 個人化推薦與精準定位:分析使用者行為進行個人化的音樂推薦和精準的市場定位,提升使用體驗、忠誠度和消費機率。
  • 加速音樂創作與製作:自動創作音樂、合成音樂以及生成歌詞,作為音樂創作者和製作人的創意輔助工具,提高創作效率、降低成本並帶來新的音樂風格與聲音。
  • 著作權管理與版權追蹤:進行著作權管理和版權追蹤,識別並監控數位音樂平台上的侵權行為,以保護音樂創作者和權益持有者的版權利益。
  • 音樂市場趨勢分析:分析大量的音樂資料,找出市場需求、預測趨勢、提供深入的洞察和趨勢分析,制定更有策略性的商業決策。
  • 提升創新體驗:生成虛擬歌手和表演者,創造獨特的音樂和視覺體驗,擴大音樂創作的可能性,吸引更多的觀眾和粉絲,增加收入來源。

常見AI技術或應用

  • 內容過濾、協同過濾:使用人工智慧如內容過濾或協同過濾等演算法分析使用者的音樂偏好、歌單和行為數據,提供個人化的音樂推薦,增加使用者的黏性、改善使用者體驗、促進音樂消費。
  • 卷積神經網路:使用人工智慧如卷積神經網路演算法,可以識別音樂封面、海報和音樂影片中的圖片內容,再透過擴增實境技術,與現實世界的視覺元素結合,提供獨特的互動和娛樂擬真體驗。
  • 卷積神經網路、循環神經網路:使用人工智慧如卷積神經網路演算法,可以分析音譜,同時,使用循環神經網路演算法分析曲調,可以找出音樂對聽眾的情感反應,調整行銷策略和音樂製作方向。
  • 生成式人工智慧:使用自然語言處理技術分析歌詞的文字資料,結合生成式人工智慧如生成預訓練轉換器技術於歌詞生成,提供創作和行銷的靈感。同時,使用生成對抗網路(Generative Adversarial Network;縮寫GAN)生成新的音樂作品,模擬不同風格和曲風的音樂,創作獨特的音樂作品,探索新的音樂風格和聲音。