संगीतकारों के लिए एक ऐप जो आपको मुफ्त में एक गाना खोजने और कॉर्ड्स के ट्रांसक्रिप्शन के साथ वीडियो देखने की अनुमति देता है। इसे Yalp.io कहा जाता है और यह नामी लैब द्वारा विकसित एक प्रोजेक्ट है, जो मोंज़ा का एक स्टार्टअप है जो मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संबंधित है जो रचनात्मक संदर्भों में लागू होता है।
"जब से हमने Yalp.io का बीटा संस्करण बनाया है, हमारा पहला उत्पाद, विकास घातीय रहा है - 34 वर्षीय सिमोन गेराविनी, कंपनी के शीर्ष पर कंप्यूटर वैज्ञानिक और संगीतकार बताते हैं - और हमें विशेष रूप से विदेशों से उत्कृष्ट प्रतिक्रिया मिली है: 80% हमारा यातायात जापान से आता है"।
नया ऐप कॉपीराइट का उल्लंघन नहीं करता है, क्योंकि "केवल राग और एक गीत के शब्द कॉपीराइट के अधीन हैं - गेराविनी रेखांकित करते हैं - जबकि हार्मोनिक संरचना, यानी कॉर्ड्स का सेट, इन नियमों के अधीन नहीं है, और इस कारण से हम किसी भी गीत के राग प्रतीकों को प्रकाशित कर सकते हैं। हमारी परियोजना के लिए, इसलिए, हम ऐसी जानकारी का उपयोग करते हैं जो कॉपीराइट के अधीन नहीं है, जबकि ऑडियो YouTube के सर्वर से आता है, इसलिए यह एक बहुत ही लचीला और स्केलेबल सिस्टम है ”।
Yalp.io एकमात्र इतालवी परियोजना है जो संगीत पर लागू इस तकनीक का उपयोग करती है और दुनिया भर में केवल दो अन्य कंपनियां (एक इज़राइली और एक डच) एक ही क्षेत्र में काम करती हैं।
"हमारे उपयोगकर्ता संगीतकार या साधारण उत्साही, शौकिया और आकांक्षी पेशेवर हैं: हम कोई सीमा निर्धारित नहीं करते हैं - नामी लैब के संस्थापक एक नोट में लिखते हैं -। इस समय हमने जो तकनीक विकसित की है वह 100% सही नहीं है, लेकिन इसमें सन्निकटन की डिग्री है जो लगभग 85% है। हम तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम के साथ मशीन की त्रुटियों को ठीक करते हुए अधिक से अधिक सुधार करने की कोशिश कर रहे हैं। लक्ष्य पूर्णता के करीब आना है, यानी प्रतिलेखों का 95% सटीकता प्रतिशत प्राप्त करने में सक्षम होना है।
वित्तीय पक्ष पर, फरवरी में नामी लैब ने जियोड ग्रुप के साथ "250 हजार यूरो के लिए एक सौदा बंद कर दिया, जो मैसिमो ऑरलैंडी, रिकार्डो बानी और एगिडियो रिकियुटी से बना है, सोरजेनिया के संस्थापक - गेरविनी जारी है -, जो हमारी कंपनी में वित्तपोषण भागीदारों के रूप में शामिल हुए। वे हमारी परियोजना में विश्वास करते थे और यह जानते हुए कि हम न्यूरल नेटवर्क्स, डीप लर्निंग, टोपोलॉजिकल डेटा एनालिसिस और मशीन लर्निंग से निपटते हैं, उन्होंने हम पर भरोसा करने का फैसला किया।
अगला लक्ष्य दस लाख विश्लेषित गीतों का डेटाबेस बनाने का प्रयास करना है।
