Приложение для музыкантов, позволяющее бесплатно искать песню и смотреть видео с транскрипцией аккордов. Он называется Yalp.io, и это проект, разработанный Nami Lab, стартапом из Монцы, который занимается машинным обучением и искусственным интеллектом в творческом контексте.
«С тех пор, как мы создали бета-версию Yalp.io, нашего первого продукта, рост был экспоненциальным, — объясняет Симоне Геравини, 34 года, ученый-компьютерщик и музыкант, возглавляющий компанию, — и мы получили отличные отзывы, особенно из-за рубежа: 80% нашего трафика приходится на Японию».
Новое приложение не нарушает авторских прав, потому что «только мелодия и слова песни подлежат авторскому праву, — подчеркивает Геравини, — а гармонический строй, то есть набор аккордов, этим правилам не подчиняется, и по этой причине мы может публиковать символы аккордов любой песни. Поэтому для нашего проекта мы используем информацию, не защищенную авторскими правами, а звук поступает с серверов YouTube, так что это очень гибкая и масштабируемая система».
Yalp.io — единственный итальянский проект, который использует эту технологию применительно к музыке, и во всем мире только две другие компании (одна израильская и одна голландская) работают в той же области.
«Наши пользователи — музыканты или простые энтузиасты, любители и начинающие профессионалы: мы не ставим никаких ограничений, — пишут в заметке основатели Nami Lab. На данный момент разработанная нами технология не совершенна на 100%, но имеет степень приближения, которая составляет около 85%. Мы стараемся совершенствоваться все больше и больше, исправляя машинные ошибки с помощью новых алгоритмов искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. Цель состоит в том, чтобы приблизиться к совершенству, то есть иметь возможность иметь 95-процентную точность стенограмм.
Что касается финансовой стороны, то в феврале Nami Lab заключила сделку «на 250 тысяч евро с Geode Group, состоящей из Массимо Орланди, Риккардо Бани и Эджидио Риччути, основателей Sorgenia, — продолжает Джеравини, — которые присоединились к нашей компании в качестве финансовых партнеров. Они поверили в наш проект и, зная, что мы занимаемся нейронными сетями, глубоким обучением, топологическим анализом данных и машинным обучением, решили довериться нам».
Следующая цель — попытаться создать базу данных из одного миллиона проанализированных песен.
