イノベーションラボ
はじめに
私たちは、より良い、より速く、より強力で、より正確なソリューションを考え出すことに挑戦することに夢中です。そのため、社内の研究開発に毎年300万ユーロ以上を投資しています。
独自のオーディオテクノロジー
データベースに索引付けされた500年分の音楽と、任意のオーディオのフィンガープリントを照合します。私たちのフィンガープリントは、識別度の高い堅牢なイベントを抽出することで、あらゆる状況(たとえば、音声の途切れや効果音など)が含まれていても正確な精度を維持します。 著作権検証にも使用されます。
デジタル販売プロバイダーからのメタデータを、著作権管理団体の内部音楽データベースと照合し、独自のデータベースで強化して、完全であることを確認します。 私たちは毎日、音楽クリエーターが当然受け取るべきロイヤリティを受け取れるように、270億件のマッチングを提供しています。
ディープラーニング技術を使用して、オーディオ録音をスキャンし、音楽の存在を示す手がかりを検出します。 2秒ごとのセグメントごとに、音楽と同時に存在する非音楽音を示す値を出力します。
可聴性推定は、テレビ番組、ショー、または広告のバックグラウンドミュージックが「可聴」か「不可聴」かを判断します。 仕様は、ケースごとにクライアントによって指定されます。
学習済みアルゴリズムを使用して、2つのオーディオファイルが同一の音楽作品かどうかを確認します(1曲対1曲の比較で処理した場合)。
放送メディア番組のオーディオミックスにおけるオーディオサンプルの可聴性を推定するための方法およびデバイスが提案されています。 例示的な方法は、オーディオサンプルと追加のオーディオを含むオーディオミックスの表現行列を提供するステップと、オーディオサンプルの表現行列を提供するステップと、オーディオミックスの表現行列からオーディオサンプルの表現行列を減算して差分行列を生成するステップと、可聴性モデルを差分行列に適用して可聴性行列を生成するステップと、可聴性行列の各要素の可聴性レベルを決定するステップと、行列の決定された可聴性レベルを平均してオーディオサンプルの可聴性を推定するステップとを含みます。
オーディオ録音は処理され、評価されます。 オーディオ録音に対応する識別された音符のシーケンスは、オーディオ録音内の潜在的な音符を反復的に識別することによって決定されます。 オーディオ録音の評価は、チューニング評価と表現評価を使用して決定されます。 オーディオ録音には、音楽作品の少なくとも一部の録音が含まれています。
放送メディア番組のオーディオミックスにおけるオーディオサンプルの可聴性を推定するための方法およびデバイスが提案されています。 例示的な方法は、オーディオサンプルと追加のオーディオを含むオーディオミックスの表現行列を提供するステップと、オーディオサンプルの表現行列を提供するステップと、オーディオミックスの表現行列からオーディオサンプルの表現行列を減算して差分行列を生成するステップと、可聴性モデルを差分行列に適用して可聴性行列を生成するステップと、可聴性行列の各要素の可聴性レベルを決定するステップと、行列の決定された可聴性レベルを平均してオーディオサンプルの可聴性を推定するステップとを含みます。
オーディオ録音は処理され、評価されます。 オーディオ録音に対応する識別された音符のシーケンスは、オーディオ録音内の潜在的な音符を反復的に識別することによって決定されます。 オーディオ録音の評価は、チューニング評価と表現評価を使用して決定されます。 オーディオ録音には、音楽作品の少なくとも一部の録音が含まれています。
放送メディア番組のオーディオミックスにおけるオーディオサンプルの可聴性を推定するための方法およびデバイスが提案されています。 例示的な方法は、オーディオサンプルと追加のオーディオを含むオーディオミックスの表現行列を提供するステップと、オーディオサンプルの表現行列を提供するステップと、オーディオミックスの表現行列からオーディオサンプルの表現行列を減算して差分行列を生成するステップと、可聴性モデルを差分行列に適用して可聴性行列を生成するステップと、可聴性行列の各要素の可聴性レベルを決定するステップと、行列の決定された可聴性レベルを平均してオーディオサンプルの可聴性を推定するステップとを含みます。
私たちの特許
研究開発プロジェクト
FuturePulse –音楽業界向けのマルチモーダル予測分析および推奨サービス–は、助成金契約番号761634に基づき、欧州連合のHorizon2020研究革新プログラムから資金提供を受けています。
Bloomen –参加型メディアエクスペリエンスの新時代のブロックチェーンは、助成金契約番号762091に基づき、欧州連合のHorizon2020研究革新プログラムから資金提供を受けています。
科学技術省の国立研究機関(La Agencia Estatal deInvestigacióndel Ministerio de Ciencia eInnovación)は、Retos-Colaboración2019プロジェクト新世代の音楽監視技術(NextCore)、RTC2019-007248-7をサポートしています。
Identi @ rt –分散元帳技術を使用した音楽、芸術、デザインのデジタル資産の価値の保存におけるR + D –(COMRDI18-1-0011)la Comunitat Media(COM18-1-0002)は、共同プロジェクトの一環としてACCIÓ(Agènciaper la Competitivitat de l’Empresa、カタルーニャ州政府)から資金提供を受けています。コミュニティRIS3CATの調査、開発、イノベーションのために。
—のサポートを受けて
ACCIÓ(Agènciaper la Competitivitat de l’Empresa、カタルーニャ州政府)は、INNOTEC2020の呼びかけの一環として、LoudSense –視聴覚制作におけるバックグラウンドミュージックの自動可聴性推定のためのAIシステム(ACE014 / 20/000051)プロジェクトをサポートしています。
—のサポートを受けて
PICAE –PublicacióIntel·ligent de Continguts Audiovisuals I Editorials –(COMRDI18-1-0007)la Comunitat Media(COM18-1-0002)は、共同プロジェクトの一環としてACCIÓ(Agènciaper la Competitivitat de l’Empresa、カタルーニャ州政府)から資金提供を受けています。コミュニティRIS3CATの調査、開発、イノベーションのために。
—のサポートを受けて
Ministerio deEconomíay Empresa(経済企業省)は、経済デジタル社会の戦略的行動–デジタルイネーブリングテクノロジーインパルス2019、人工知能に基づくリアルタイムの大規模オーディオ監視システム(DeepTrack)プロジェクト、TSI-100903-2019-38をサポートしています。
産業エネルギーデジタルアジェンダ省(Ministerio deEnergía、Turismo y Agenda Digital)は、経済デジタル社会の戦略的行動–テクノロジーインパルス2017、プロジェクトPlayIT:音楽メタデータの処理と識別のためのビッグデータBIスケーラブルエンジン– TSI-100600-2017-20をサポートしています)。 Fondo Europeo de Desarrollo Regional(FEDER)–「ヨーロッパを構築する方法」–によって共同出資されています。
放送メディア番組の音楽/音声検出(DI46-2016)およびディープラーニング技術を使用した音楽識別アルゴリズム(DI46-2020)のプロジェクトは、カタルーニャ州政府の企業および知識部門の大学および調査事務局の産業博士課程計画によってサポートされています(Secretaríade Universidades eInvestigacióndel Departamento de Empresa y Conocimiento de la Generalitat deCataluña)。
Red.es(経済問題デジタル変革省)は、経済デジタル社会の戦略的行動–デジタルイネーブリングテクノロジーインパルス2020、スケーラブルで弾力的な音楽監視のためのクラウドコンピューティングプラットフォーム(BigWave)プロジェクト、2020/0720/00097949をサポートしています。 欧州連合が欧州地域開発基金(FEDER)–ヨーロッパを構築する方法–を通じて共同出資しています
Red.es(経済問題デジタル変革省)は、デジタルスペイン2025計画の一環として、人工知能およびその他のデジタルテクノロジーにおけるこのR&Dプロジェクトと、バリューチェーンへの統合(C005 / 21-EDコール)をサポートしています。音楽業界向けのIAを搭載したエンティティ調整エンジン– 2021 / C005 / 00149157。
Ministerio para laTransformaciónDigital y de laFunciónPúblicaは、スペインのオーディオビジュアルハブオブヨーロッパ計画の一環として、メタバースとWeb3に関連するテクノロジーにおけるこのR&Dプロジェクトをサポートしています。 Proof-of-Play muSIc oraCLE(PoPSICLE)–音楽使用の分散型ロギングのためのオーディオフィンガープリントベースのブロックチェーンOracle – FAV-010200-2022-0019は、以下から資金提供を受けています。
Ministerio de Ciencia、Innovacióny UniversidadesとMinisterio para laTransformaciónDigital y de laFunciónPúblicaは、回復、変革、回復力計画の一環として、2021〜 2023年の科学技術研究革新のための国家計画の一環として、視聴覚およびビデオゲーム制作に適用される新しいテクノロジーにおけるCDTIによって助成されたこのR&Dプロジェクトをサポートしています。resCUE:視聴覚制作における音楽作品の自動使用状況レポートのためのスマートシステム– SAV-20221147。
このプロジェクトE!693ライブインサイト–オンライン音楽ストリームをオフラインの成功に変える、デジタル音楽ストリーミングサービスとソーシャルメディアからのデータを分析して、パフォーミングアーティスト、ライブミュージック会場、イベントチケット会社の未開拓の収益機会を発見するAIベースのプラットフォームは、ユーロスターズ3共同プログラムから資金提供を受けています。スペイン科学技術省が支援するCDTIと、欧州連合のHorizon Europe研究革新プログラムからの共同資金提供。
MUSIC360 –音楽の価値に関する360度のパースペクティブは、助成金契約番号101094872に基づき、欧州連合のHorizon Europe研究革新プログラムから資金提供を受けています。
BMATは、プロジェクトを実行するためのPADIHプログラムの受益者でした。このプロジェクトは、競争力を強化することを目的とした、専門的なアドバイスとアイデアの提供のためのコンサルタントで構成されています。 PADIHコールは以下から資金提供を受けています。
KEIAは、AI生成音楽における高度なコンテンツ監査手法の原則を確立することを目的としています。これは、モデルのトレーニングに著作権で保護された素材を使用すること、および生成された素材でそのようなコンテンツを取得して識別するための戦略を開発することにより、現在のシステムの透明性の欠如に対処します。最終的に、KEIAは、音楽制作におけるAIの倫理的で持続可能な使用を確保することを目指しています。 FundacióBarcelonaMusicLabのサポートを受けています。
このプロジェクト6256 – Auditio:Amplify Growth:Transformative Audio Insights Platformは、音楽会場、小売店、ホスピタリティアウトレットに音楽データと推奨事項を提供するための斬新で費用対効果が高く、スケーラブルで革新的なプラットフォームであり、スペインのMinisterio de Ciencias、Innovación e Universidadesが支援するCDTIからの共同資金提供により、Eurostars-3共同プログラムから資金提供を受けています。そして、欧州連合のHorizon Europe研究革新プログラム。
Awards
2023年、私たちは、国際的なリーチとビジネスモデルの持続可能性で際立っている、世界的に成功している135の主要なヨーロッパのテクノロジースケールアップ(LETS)の1つとして認められました。
Awards
2018年、MIR(音楽情報検索)アルゴリズムの最も重要な国際的なコンペティションであるMIREXは、私たちの音楽検出アルゴリズムをこの分野で最高のものとして認めました。精度は2位のアルゴリズムよりも10パーセントポイント高くなっています。 2019年には、2つの新しいアルゴリズムを発表し、どちらも2018年に提出されたアルゴリズムと比較してより良い結果が得られたため、最初のポジションが再確立されました。
Awards
BMATは、H2020 Bloomenプロジェクトの開発により、欧州委員会のイノベーションレーダーによって「主要イノベーター」に任命されました。ブロックチェーンテクノロジーは、メディアコンテンツの著作権保護を提供するために使用されます。
Publications
Kapsoulis、Nikolaos; Psychas、Alexandros; Palaiokrassas、Georgios; Marinakis、Achilleas; Litke、Antonios; Varvarigou、Theodora; Bouchlis、Charalampos; Raouzaiou、Amaryllis; Calvo、Gonçal; Escudero Subirana、Jordi。 2020.「集団管理組織(CMO)ユースケースにおける音楽的権利ガバナンスのためのコンソーシアムブロックチェーンスマートコントラクト」
フューチャーインターネット12、no。 8:134。
Publications
Meléndez-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。(2017)。 「BAT:オープンソースのWebベースのオーディオイベント注釈ツール」。
第3回Webオーディオカンファレンス
Meléndez-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。(2019b)。 「テレビからのオープン放送メディアオーディオ:相対的な音楽ラウドネス注釈付きのテレビ放送オーディオのデータセット」。
国際音楽情報検索学会のトランザクション
Meléndex-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。(2020)。 「時間的畳み込みネットワークとCNN特徴抽出フロントエンドを使用した、相対的な音楽ラウドネス推定」。
第23回デジタルオーディオエフェクト国際会議(DAFx-20)の議事録、第5巻、273〜280ページ。
Meléndez-Catalán、B。(2021)「ディープラーニングを使用したテレビ放送オーディオにおける相対的な音楽ラウドネス推定:産業的視点」。
スペイン、カタルーニャ、バルセロナ、ポンペウファブラ大学。
G.Cortès、ÁlexCiurana、Emilio Molina、Marius Miron、Owen Meyers、JorenSix、XavierSerra。 「BAF:放送監視のためのオーディオフィンガープリントデータセット」。
第23回国際会議の議事録。音楽情報検索会議(ISMIR)、インド、バンガロール、2022 [データセット、Github]
Publications
F. Yesiler、E。Molina、J。Serrà、およびE.Gómez。、「セットリスト識別のための音楽バージョン検索システムの有効性の調査」、第46回IEEE音響、音声、信号処理国際会議(ICASSP 2021)の議事録、2021年。
Publications
Roser Batlle-Roca、Perfecto Herrera-Boyer、BlaiMeléndez、Emilio Molina、XavierSerra。 国際ジャーナルオブ環境研究アンドパブリックヘルス、特集号複雑な聴覚シーンにおける音声コミュニケーションと音声行動と健康、聴取の快適さ、幸福、学習への影響における「放送テレビにおけるバックグラウンドミュージックの可聴性の特性評価に向けて」。
Awards
2023年、私たちは、国際的なリーチとビジネスモデルの持続可能性で際立っている、世界的に成功している135の主要なヨーロッパのテクノロジースケールアップ(LETS)の1つとして認められました。
Awards
2018年、MIR(音楽情報検索)アルゴリズムの最も重要な国際的なコンペティションであるMIREXは、私たちの音楽検出アルゴリズムをこの分野で最高のものとして認めました。精度は2位のアルゴリズムよりも10パーセントポイント高くなっています。 2019年には、2つの新しいアルゴリズムを発表し、どちらも2018年に提出されたアルゴリズムと比較してより良い結果が得られたため、最初のポジションが再確立されました。
Awards
BMATは、H2020 Bloomenプロジェクトの開発により、欧州委員会のイノベーションレーダーによって「主要イノベーター」に任命されました。ブロックチェーンテクノロジーは、メディアコンテンツの著作権保護を提供するために使用されます。
Publications
Kapsoulis、Nikolaos; Psychas、Alexandros; Palaiokrassas、Georgios; Marinakis、Achilleas; Litke、Antonios; Varvarigou、Theodora; Bouchlis、Charalampos; Raouzaiou、Amaryllis; Calvo、Gonçal; Escudero Subirana、Jordi。 2020.「集団管理組織(CMO)ユースケースにおける音楽的権利ガバナンスのためのコンソーシアムブロックチェーンスマートコントラクト」
フューチャーインターネット12、no。 8:134。
Publications
Meléndez-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。(2017)。 「BAT:オープンソースのWebベースのオーディオイベント注釈ツール」。
第3回Webオーディオカンファレンス
Meléndez-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。(2019b)。 「テレビからのオープン放送メディアオーディオ:相対的な音楽ラウドネス注釈付きのテレビ放送オーディオのデータセット」。
国際音楽情報検索学会のトランザクション
Meléndex-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。(2020)。 「時間的畳み込みネットワークとCNN特徴抽出フロントエンドを使用した、相対的な音楽ラウドネス推定」。
第23回デジタルオーディオエフェクト国際会議(DAFx-20)の議事録、第5巻、273〜280ページ。
Meléndez-Catalán、B。(2021)「ディープラーニングを使用したテレビ放送オーディオにおける相対的な音楽ラウドネス推定:産業的視点」。
スペイン、カタルーニャ、バルセロナ、ポンペウファブラ大学。
G.Cortès、ÁlexCiurana、Emilio Molina、Marius Miron、Owen Meyers、JorenSix、XavierSerra。 「BAF:放送監視のためのオーディオフィンガープリントデータセット」。
第23回国際会議の議事録。音楽情報検索会議(ISMIR)、インド、バンガロール、2022 [データセット、Github]
Publications
F. Yesiler、E。Molina、J。Serrà、およびE.Gómez。、「セットリスト識別のための音楽バージョン検索システムの有効性の調査」、第46回IEEE音響、音声、信号処理国際会議(ICASSP 2021)の議事録、2021年。
Publications
Roser Batlle-Roca、Perfecto Herrera-Boyer、BlaiMeléndez、Emilio Molina、XavierSerra。 国際ジャーナルオブ環境研究アンドパブリックヘルス、特集号複雑な聴覚シーンにおける音声コミュニケーションと音声行動と健康、聴取の快適さ、幸福、学習への影響における「放送テレビにおけるバックグラウンドミュージックの可聴性の特性評価に向けて」。
Awards
2023年、私たちは、国際的なリーチとビジネスモデルの持続可能性で際立っている、世界的に成功している135の主要なヨーロッパのテクノロジースケールアップ(LETS)の1つとして認められました。
私たちの科学出版物と賞