SlideShare a Scribd company logo
Mikä biisi tää on?
Musiikintunnistuspilotti Provinssissa
             MARS 8.2.2013
                Teosto
Mitä on automaattinen
musiikintunnistus?
Kuvat: SoundHound, Shazam
Äänitteiden tunnistus
      SOIVA ÄÄNITE          ÄÄNITE-
      •RADIO                /SORMENJÄLKI-
      •TV                   TIETOKANTA
      •ONLINE
      •TAUSTAMUSIIKKI

                        =                   ?

4
Kuvat: SoundHound, Shazam
Live-/coverversioiden tunnistus
     LIVE-ESITYS TAI        ÄÄNITE-
     COVERVERSIO            /SORMENJÄLKI-
     •ERI TEMPO?            TIETOKANTA
     •ERI SOITTAJAT?
     •ERI
     INSTRUMENTIT?
     •ERI RAKENNE?
     •ERI SÄVELLAJI?
     •YLEISÖN METELI?
                        =                   ?

                            ???
6
Livemusiikki on ongelma. Miksi?
             • Livemusiikin tunnistus on
             moninkertaisesti
             vaikeampaa kuin
             levymusiikin

             •Kaupallisia palveluita
             tarjolla: 0 kpl



                             Kuva: Turo Pekari
8
9
10
1. Tällaista ei ole tehty aikaisemmin
      -tehdään ensimmäisenä Suomessa


2. Se on kuitenkin mahdollista
     -BMAT on teknisesti edellä muita - käytössä toimivin
     tunnistusalgoritmi, mutta ei valmista palvelua


3. Potentiaaliset hyödyt ovat isot
     -Festareiden ja livekeikkojen automaattinen musiikin käytön
     raportointi
11
Yhteistyökumppanit




      Nightwish   PMMP    Notkea Rotta




12
                               Kuvat: Yleisradio, OKM, Provinssirock
LIVE VS.                HPCP                       SIMILARITY
     ÄÄNITE -PARIT           (Harmonic Pitch            MATRIX
     VERTAILUUN              Class Profile)




          VEKTORIEN
          ETÄISYYDET

                                     = 0-100
                      “[…] 12-ulotteisten vektorien
                     sarja, joissa vektorit kuvaavat
                     länsimaisen 12-sävelasteikon
                         energiaa/voimakkuutta
                      signaalissa tietyllä hetkellä.”

13
Tunnistusmenetelmä
Provinssirock 13-15.6.2012
• 3 keikkaa, 3 päivää
•(Pe) Nightwish
•(La) PMMP
•(Su) Notkea Rotta
• 6 tallennetta
• äänipöytä/yleisö (wav/mp3)
• Referenssidata:
• 231 kappaletta (mp3)
• Artistien levytetty tuotanto


                                 Kuva: Turo Pekari
PMMP
100%
       Kuva: Turo Pekari
NIGHTWISH   81%



            Kuva: Turo Pekari
NOTKEA ROTTA
 0%

           Kuva: Turo Pekari
• Menetelmä on hyödynnettävissä tietyin
 varauksin jo nyt osaan genreistä
 sellaisenaan esim. mainstream pop/rock
• Tunnistus ei vaadi täydellistä äänenlaatua:
 tunnistuksessa ei merkittäviä eroja
 äänipöytä- ja yleisötallenteiden välillä.




                                      Kuva: Turo Pekari
• Referenssidatan koko rajoitettu:
  tunnistusjärjestelmä toimii nopeasti
  <1000 äänitteen referenssimäärällä.




                                Kuva: Turo Pekari
Kolme mallia käyttöönottoon
     1. ISOT FESTARIT      2. KIINTEÄT                 3. KIERTUEET
          ENSIN?           ASENNUKSET                  /ARTISTI-
                           ISOILLE/                    KOHTAINEN
     -paras hyötysuhde;    AKTIIVISILLE                KÄYTTÖ?
     korvaukset vs.        KEIKKAPAIKOILLE
     tunnistuksen hinta?   ?                           -”opt-in”: vaihtoehtona
                                                       manuaaliraporteille
                           -Klubit, viihdekeskukset,
                           laivat
                           -Paljon tunnistuksia
                           /vuosi
                           -Yhdistettynä mekaanisen
                           musiikin tunnistukseen?




24
Jatkoa?




25
DJ-pilotti
     •   Neljä suomalaista DJ:tä   • BMAT:n live-
     •   1-2 tallennettua settiä   /coverversioiden
         /DJ                       tunnistusteknologia
     •   Selvitetään teknologian   •Vertailu äänite-
         soveltuvuutta             referensseihin
         klubiympäristöön /DJ-     •Tulokset maaliskuun
         käyttöön                  lopussa




26
Voisiko keikkojen raportoinnin
 ulkoistaa faneille?
     •78% osaa                         •41% on joskus              •12% on
     nimetä                            tehnyt päivityksiä          kiinnostunut
     suurimman osan                    somepalveluihin             tuottamaan
     lempiartistinsa                   suoraan keikalta            sisältöä settilista-
     keikkabiiseistä                                               palveluun


     Stam1na                                                 PMMP
     Metallica                         Mokoma                     Muse
     Chisu                     Nightwish                      Amorphis


       Teosto/Taloustutkimus: Kyselytutkimus 1/2013, n=638
27
• Seminaari + raportti maaliskuussa

 • Pilotit jatkuvat 2013!
 Lisätiedot/ ota yhteyttä:
 • Ano Sirppiniemi (ano.sirppiniemi@teosto.fi)

 • Turo Pekari (turo.pekari@teosto.fi)
 www.teosto.fi

 www.bmat.com




28
Mikä biisi tää on? -presentaatio @ MARS-festivaali

More Related Content

Viewers also liked

SteadyBudget's Seed Funding Pitch Deck
SteadyBudget's Seed Funding Pitch DeckSteadyBudget's Seed Funding Pitch Deck
SteadyBudget's Seed Funding Pitch Deck
Shape Integrated Software
 
The 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 million
The 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 millionThe 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 million
The 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 million
GoCanvas
 
Swipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in Berlin
Swipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in BerlinSwipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in Berlin
Swipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in Berlin
Swipes App
 
Fittr Pitch Deck
Fittr Pitch DeckFittr Pitch Deck
Fittr Pitch Deck
nolanperk
 
The Deck We Used to Raise $1M Seed Round
The Deck We Used to Raise $1M Seed RoundThe Deck We Used to Raise $1M Seed Round
The Deck We Used to Raise $1M Seed Round
Ben Lang
 
Manpacks
ManpacksManpacks
Manpacks
500 Startups
 
The deck we used to raise $270k for our startup Castle
The deck we used to raise $270k for our startup CastleThe deck we used to raise $270k for our startup Castle
The deck we used to raise $270k for our startup Castle
entercastle
 
The investor presentation we used to raise 2 million dollars
The investor presentation we used to raise 2 million dollarsThe investor presentation we used to raise 2 million dollars
The investor presentation we used to raise 2 million dollars
Mikael Cho
 
Foursquare's 1st Pitch Deck
Foursquare's 1st Pitch DeckFoursquare's 1st Pitch Deck
Foursquare's 1st Pitch Deck
Rami Al-Karmi
 
Sequoia Capital Pitch Deck Template
Sequoia Capital Pitch Deck TemplateSequoia Capital Pitch Deck Template
Sequoia Capital Pitch Deck Template
Malcolm Lewis
 
Dwolla Startup Pitch Deck
Dwolla Startup Pitch DeckDwolla Startup Pitch Deck
Dwolla Startup Pitch Deck
Joseph Hsieh
 
Mint.com Pre-Launch Pitch Deck
Mint.com Pre-Launch Pitch DeckMint.com Pre-Launch Pitch Deck
Mint.com Pre-Launch Pitch Deck
Hiten Shah
 
Mixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65M
Mixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65MMixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65M
Mixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65M
Suhail Doshi
 
Linkedin Series B Pitch Deck
Linkedin Series B Pitch DeckLinkedin Series B Pitch Deck
Linkedin Series B Pitch Deck
Joseph Hsieh
 
The slide deck we used to raise half a million dollars
The slide deck we used to raise half a million dollarsThe slide deck we used to raise half a million dollars
The slide deck we used to raise half a million dollars
Buffer
 
SEOmoz Pitch Deck July 2011
SEOmoz Pitch Deck July 2011SEOmoz Pitch Deck July 2011
SEOmoz Pitch Deck July 2011
Rand Fishkin
 

Viewers also liked (16)

SteadyBudget's Seed Funding Pitch Deck
SteadyBudget's Seed Funding Pitch DeckSteadyBudget's Seed Funding Pitch Deck
SteadyBudget's Seed Funding Pitch Deck
 
The 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 million
The 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 millionThe 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 million
The 10 most interesting slides that helped our SaaS company raise 9 million
 
Swipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in Berlin
Swipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in BerlinSwipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in Berlin
Swipes pitch deck for Beta Pitch 2013 Finals in Berlin
 
Fittr Pitch Deck
Fittr Pitch DeckFittr Pitch Deck
Fittr Pitch Deck
 
The Deck We Used to Raise $1M Seed Round
The Deck We Used to Raise $1M Seed RoundThe Deck We Used to Raise $1M Seed Round
The Deck We Used to Raise $1M Seed Round
 
Manpacks
ManpacksManpacks
Manpacks
 
The deck we used to raise $270k for our startup Castle
The deck we used to raise $270k for our startup CastleThe deck we used to raise $270k for our startup Castle
The deck we used to raise $270k for our startup Castle
 
The investor presentation we used to raise 2 million dollars
The investor presentation we used to raise 2 million dollarsThe investor presentation we used to raise 2 million dollars
The investor presentation we used to raise 2 million dollars
 
Foursquare's 1st Pitch Deck
Foursquare's 1st Pitch DeckFoursquare's 1st Pitch Deck
Foursquare's 1st Pitch Deck
 
Sequoia Capital Pitch Deck Template
Sequoia Capital Pitch Deck TemplateSequoia Capital Pitch Deck Template
Sequoia Capital Pitch Deck Template
 
Dwolla Startup Pitch Deck
Dwolla Startup Pitch DeckDwolla Startup Pitch Deck
Dwolla Startup Pitch Deck
 
Mint.com Pre-Launch Pitch Deck
Mint.com Pre-Launch Pitch DeckMint.com Pre-Launch Pitch Deck
Mint.com Pre-Launch Pitch Deck
 
Mixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65M
Mixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65MMixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65M
Mixpanel - Our pitch deck that we used to raise $65M
 
Linkedin Series B Pitch Deck
Linkedin Series B Pitch DeckLinkedin Series B Pitch Deck
Linkedin Series B Pitch Deck
 
The slide deck we used to raise half a million dollars
The slide deck we used to raise half a million dollarsThe slide deck we used to raise half a million dollars
The slide deck we used to raise half a million dollars
 
SEOmoz Pitch Deck July 2011
SEOmoz Pitch Deck July 2011SEOmoz Pitch Deck July 2011
SEOmoz Pitch Deck July 2011
 

More from Teosto ry

Polaris Nordic Digital Music Survey 2017
Polaris Nordic Digital Music Survey 2017Polaris Nordic Digital Music Survey 2017
Polaris Nordic Digital Music Survey 2017
Teosto ry
 
Musiikki verkossa
Musiikki verkossaMusiikki verkossa
Musiikki verkossa
Teosto ry
 
Media&Message-esitys
Media&Message-esitysMedia&Message-esitys
Media&Message-esitys
Teosto ry
 
Teoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari Paananen
Teoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari PaananenTeoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari Paananen
Teoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari PaananenTeosto ry
 
Teosto – What's this song? @finlandiatalo
Teosto – What's this song? @finlandiataloTeosto – What's this song? @finlandiatalo
Teosto – What's this song? @finlandiatalo
Teosto ry
 
Naistenklinikka 2013
Naistenklinikka 2013Naistenklinikka 2013
Naistenklinikka 2013Teosto ry
 
Treenikämpät nyt!
Treenikämpät nyt!Treenikämpät nyt!
Treenikämpät nyt!Teosto ry
 
Mikä biisi tää on?
Mikä biisi tää on?Mikä biisi tää on?
Mikä biisi tää on?Teosto ry
 

More from Teosto ry (8)

Polaris Nordic Digital Music Survey 2017
Polaris Nordic Digital Music Survey 2017Polaris Nordic Digital Music Survey 2017
Polaris Nordic Digital Music Survey 2017
 
Musiikki verkossa
Musiikki verkossaMusiikki verkossa
Musiikki verkossa
 
Media&Message-esitys
Media&Message-esitysMedia&Message-esitys
Media&Message-esitys
 
Teoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari Paananen
Teoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari PaananenTeoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari Paananen
Teoston kevätseminaari 23.5.2013 Teoston Kari Paananen
 
Teosto – What's this song? @finlandiatalo
Teosto – What's this song? @finlandiataloTeosto – What's this song? @finlandiatalo
Teosto – What's this song? @finlandiatalo
 
Naistenklinikka 2013
Naistenklinikka 2013Naistenklinikka 2013
Naistenklinikka 2013
 
Treenikämpät nyt!
Treenikämpät nyt!Treenikämpät nyt!
Treenikämpät nyt!
 
Mikä biisi tää on?
Mikä biisi tää on?Mikä biisi tää on?
Mikä biisi tää on?
 

Mikä biisi tää on? -presentaatio @ MARS-festivaali

  • 1. Mikä biisi tää on? Musiikintunnistuspilotti Provinssissa MARS 8.2.2013 Teosto
  • 4. Äänitteiden tunnistus SOIVA ÄÄNITE ÄÄNITE- •RADIO /SORMENJÄLKI- •TV TIETOKANTA •ONLINE •TAUSTAMUSIIKKI = ? 4
  • 6. Live-/coverversioiden tunnistus LIVE-ESITYS TAI ÄÄNITE- COVERVERSIO /SORMENJÄLKI- •ERI TEMPO? TIETOKANTA •ERI SOITTAJAT? •ERI INSTRUMENTIT? •ERI RAKENNE? •ERI SÄVELLAJI? •YLEISÖN METELI? = ? ??? 6
  • 7. Livemusiikki on ongelma. Miksi? • Livemusiikin tunnistus on moninkertaisesti vaikeampaa kuin levymusiikin •Kaupallisia palveluita tarjolla: 0 kpl Kuva: Turo Pekari
  • 8. 8
  • 9. 9
  • 10. 10
  • 11. 1. Tällaista ei ole tehty aikaisemmin -tehdään ensimmäisenä Suomessa 2. Se on kuitenkin mahdollista -BMAT on teknisesti edellä muita - käytössä toimivin tunnistusalgoritmi, mutta ei valmista palvelua 3. Potentiaaliset hyödyt ovat isot -Festareiden ja livekeikkojen automaattinen musiikin käytön raportointi 11
  • 12. Yhteistyökumppanit Nightwish PMMP Notkea Rotta 12 Kuvat: Yleisradio, OKM, Provinssirock
  • 13. LIVE VS. HPCP SIMILARITY ÄÄNITE -PARIT (Harmonic Pitch MATRIX VERTAILUUN Class Profile) VEKTORIEN ETÄISYYDET = 0-100 “[…] 12-ulotteisten vektorien sarja, joissa vektorit kuvaavat länsimaisen 12-sävelasteikon energiaa/voimakkuutta signaalissa tietyllä hetkellä.” 13
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18. Provinssirock 13-15.6.2012 • 3 keikkaa, 3 päivää •(Pe) Nightwish •(La) PMMP •(Su) Notkea Rotta • 6 tallennetta • äänipöytä/yleisö (wav/mp3) • Referenssidata: • 231 kappaletta (mp3) • Artistien levytetty tuotanto Kuva: Turo Pekari
  • 19. PMMP 100% Kuva: Turo Pekari
  • 20. NIGHTWISH 81% Kuva: Turo Pekari
  • 21. NOTKEA ROTTA 0% Kuva: Turo Pekari
  • 22. • Menetelmä on hyödynnettävissä tietyin varauksin jo nyt osaan genreistä sellaisenaan esim. mainstream pop/rock • Tunnistus ei vaadi täydellistä äänenlaatua: tunnistuksessa ei merkittäviä eroja äänipöytä- ja yleisötallenteiden välillä. Kuva: Turo Pekari
  • 23. • Referenssidatan koko rajoitettu: tunnistusjärjestelmä toimii nopeasti <1000 äänitteen referenssimäärällä. Kuva: Turo Pekari
  • 24. Kolme mallia käyttöönottoon 1. ISOT FESTARIT 2. KIINTEÄT 3. KIERTUEET ENSIN? ASENNUKSET /ARTISTI- ISOILLE/ KOHTAINEN -paras hyötysuhde; AKTIIVISILLE KÄYTTÖ? korvaukset vs. KEIKKAPAIKOILLE tunnistuksen hinta? ? -”opt-in”: vaihtoehtona manuaaliraporteille -Klubit, viihdekeskukset, laivat -Paljon tunnistuksia /vuosi -Yhdistettynä mekaanisen musiikin tunnistukseen? 24
  • 26. DJ-pilotti • Neljä suomalaista DJ:tä • BMAT:n live- • 1-2 tallennettua settiä /coverversioiden /DJ tunnistusteknologia • Selvitetään teknologian •Vertailu äänite- soveltuvuutta referensseihin klubiympäristöön /DJ- •Tulokset maaliskuun käyttöön lopussa 26
  • 27. Voisiko keikkojen raportoinnin ulkoistaa faneille? •78% osaa •41% on joskus •12% on nimetä tehnyt päivityksiä kiinnostunut suurimman osan somepalveluihin tuottamaan lempiartistinsa suoraan keikalta sisältöä settilista- keikkabiiseistä palveluun Stam1na PMMP Metallica Mokoma Muse Chisu Nightwish Amorphis Teosto/Taloustutkimus: Kyselytutkimus 1/2013, n=638 27
  • 28. • Seminaari + raportti maaliskuussa • Pilotit jatkuvat 2013! Lisätiedot/ ota yhteyttä: • Ano Sirppiniemi (ano.sirppiniemi@teosto.fi) • Turo Pekari (turo.pekari@teosto.fi) www.teosto.fi www.bmat.com 28

Editor's Notes

  1. Teosto ja BMAT päättivät ratkaista ongelmanTeosto haluaa kehittää livekeikkojen raportointia ja korvausten maksamistaBMAT haluaa kehittää cover-/livetunnistusteknologiasta valmiin palvelun
  2. Millä ehdoilla käyttöön?Tunnistusvarmuuden parantaminen Integrointi Teoston teostietokantaan Reaaliaikaisuus: suora striimaus keikkapaikalta Kustannustehokkuus