KKBOX要靠微软生态系进军全球,将主推影音串流和多项音乐AI新服务

KKBOX宣布联手微软,除了要共同推出BlendVision影音串流解决方案外,还要推出三大AI音乐服务,包括AI音乐预测、AI作词作曲小帮手,以及新型态音乐市场预测系统。
摄影/王若朴
深耕亚洲15年的台湾本土音乐媒体集团KKBOX Group 17日宣布加入微软生态体系,进军全球市场。先将自家4PB的资料和多项服务搬上Azure,也将自家BlendVision影音串流解决方案推到全球,此外还有AI歌曲爆红预测系统、AI作词作曲小帮手,以及明年即将推出的新型态音乐市场预测,还会用粉丝来计算音乐价值。
集结不同事业群研发成果,要上云抢攻全球市场
KKBOX共同创办人暨首席执行官林冠群指出,以线上音乐平台起家的KKBOX,近年来随着市场变化,不断尝试转型,在集团下也新增许多事业群,包括媒体事业群、内容事业群,以及负责想出新点子、不断试错的孵育事业群KKLab,还有技术事业群KKStream等。
其中,媒体事业群包括了原有的音乐串流平台KKBOX、全台最大的行动票务平台KKTix、经营线下演唱会行销等事宜的KKLive,还有OTT影音串流平台KKTV。而内容事业群,则以KKFarm为主,锁定音乐文创市场的痛点,来提供基金和资源,投资有潜力的文创团体。
而首次在媒体前曝光的KKLab,林冠群指出,就像新创孵化器,旗下有不同的研究团队,来发想新点子,不只是“催生其他事业体的关键,”也是“AI新服务的研发中心。”比如其中的KKBOX研究中心,就拥有约20位资料科学家,来负责全集团资料科学与机器学习专案,像是个人化音乐推荐、AI音乐预测系统、AI作词作曲小帮手,以及正在开发的新型态音乐市场预测服务等。
至于4年前在日本成立的KKStream,主打影片串流画质优化服务,靠着自动分类位元速率(Bitrate),来进行影片压缩,大幅减少传输带宽,就连日本第二大电信KDDI都爱用。
现在,KKBOX决定大举将自家IDC机房的4PB资料搬上Azure,利用微软认知服务来强化KKLab和KKStream的服务,并透过微软来抢攻全球企业市场。
BlendVision整合串流影片优化技术降低带宽成本,还要推出AI音乐预测系统与作词作曲小帮手
进一步来说,KKBOX成为微软伙伴后,会将原有先在日本推出的BlendVision影音串流解决方案,带到全球市场。第一个服务就是BlendVision Streaming,整合了KKStream的按主题编码技术(PTE)和感知串流引擎(PSE),来强化串流影片的画质体验。
KKStream总裁蔡怡仁表示,PTE是自家团队开发的技术,可根据不同类别的影片,比如卡通、剧情片或动作片等,及其对应的画面复杂度,来调节位元速率(如下图),“进而降低传输带宽、节省储存空间,”甚至替日本电信客户省下“60%以上的成本。”
而PTE的技术发展,并非一夕蹴成。蔡怡仁指出,起初,在替日本OTT和电信客户开发解决方案时,常听到客户对传输带宽成本的抱怨。后来,团队依据影片类型、画面复杂度和元资料(Metadata),在不影响视觉体验的情况下,来调整位元速率、压缩档案,来降低带宽成本。“先人工分类出3种影片开始实验,来调整位元速率,”他表示,实验成功之后,进一步扩增至数十种类型,靠不同算法来压缩档案。而现在,“几乎由AI自动分类,再透过人为验证。”
另一方面,除了技术成熟的PTE,KKStream也正尝试PSE,利用它来强化低分辨率影片的画面(如下图),透过自动调整画面反差、立体感、颜色和焦点画质等,使原本低画质的影片,也能如高清画面一样清晰呈现,可改善民众的串流影音体验。蔡怡仁表示,PSE目前还未商品化,最快预计明年上市。
未来,林冠群表示,KKBOX要聚焦于三大AI音乐主题,也就是AI歌曲爆红预测系统、AI作词作曲小帮手和音乐新型态市场预测。在歌曲预测部分,“我们运用10几年累积下来的数千亿笔点播资料,来训练AI模型、替歌曲算命;”他解释,一首歌只要上线3天,就有足够的资料量让系统计算,并能预测未来6个月是否会受欢迎,不仅“准确度很高,还可用来建议唱片公司或歌手,应如何调整歌曲或风格。”
台湾微软合作伙伴暨商务事业群总经理林剑福补充,这套预测系统是以KKBOX资料为主,再利用微软认知服务来训练模型。目前,KKBOX部分资料仍在进行搬迁,未来完全搬至Azure资料湖后,模型预测就会更精准。
除了音乐预测,KKBOX也正测试艺人生涯预测、演唱会门票预测等系统。
不只如此,KKBOX还将推出AI作词作曲小帮手。林冠群表示,在作词上,已经与香港歌词作家林夕签约,利用他毕生所写的4千多首歌曲歌词,来训练GAN模型,学习他的风格、文笔。现在,只要林夕新写一句歌词,AI小帮手就能根据那句歌词,产生一段风格类似的新歌词(如下图),林夕也可再来修改。“明年,林夕要与AI发表共同完成的歌词作品,”林冠群说。
另一方面,在作曲部分,团队也利用不同形式和风格的音乐,来训练GAN,只要使用者输入一段简单的旋律,系统就能产生出风格、节奏相符的曲子,再交给使用者微调、修改。
最后,林冠群表示,团队也正在打造一款新型态音乐市场的预测服务,要改变过往对音乐价值的定义,也就是除了创作者本身和音乐之外,还要纳入粉丝影响力,来重新衡量音乐在市场上的表现。他指出,这套系统“很快就会问世。”文◎王若朴
