Shazam 用 20 年彻底改变 Apple Music

2017 年,苹果花了 4 亿美元(约新台币 120 亿)收购一家位于英国伦敦的音乐辨识公司 Shazam Entertainment。在苹果购买这家公司前,Shazam 虽小有名气却让也让多数人感到陌生。近来拜 DC 电影之赐,现在全世界的人都知道 Shazam(沙赞) — 是 DC 电影里的英雄人物。

但今天要介绍的是现实生活中的 Shazam,一家自苹果 1976 年创立至今,少数以如此高金额收购的一家音乐辨识公司。究竟什幺样的公司这幺值钱?苹果买下 Shazam 又是在打什幺主意呢?这值得我们一探究竟。

Shazam 用 20 年彻底改变 Apple Music

Shazam 自 1999 年创立至今近 20 年,想当初人工智慧的概念与实际应用只出现在电影中。现实生活仍对这项技术的概念与应用非常陌生,又甚至对于人工智慧的应用只停留在机器人的想像。

现今,人工智慧的技术随着软硬体技术的快速进步已逐渐成熟,也渐渐地在不同产业中有了新的应用 。本文介绍的 Shazam 便是透过机器学习,在 20 年的耕耘下,摇身一变成为 Spotify、Snapchat 都想要纳入麾下的「奇才」。可这样的奇才并非横空出世,多数人没看到的是 Shazam 自 2008 年以来的布局。

人工智慧,从策略性取得核心资料下手

「人们每天都暴露在音乐的环境中 — 汽车、家、餐厅、电影院、购物中心 —  —但却因为无法得知他们所听到的是什幺而感到沮丧。」创始元老之一的 Avery Wang 在他所发表的研究中道出了 Shazam 创立的原因。

为了解决使用者的痛点,Shazam 得创造出一个可以帮助使用者在短时间内辨识音乐的软体。而要创造出这样的软体,首当其冲的便是音乐资料库的需求,以利建立预测机器,提供歌曲搜寻与辨识的服务。但做为一家新创,要如何取得这至关重要的资料?

在没有庞大资金购买音乐版权的情况下,Shazam 向英国一家媒体公司 Entertainment UK 提出以帮助其进行音乐数位化换取 150 万首歌曲的资料库。在建立起音乐资料库后,Shazam 便能建立并优化音乐辨识演算法,让使用者能透过手机设备听取音乐,在十秒内提供歌曲资讯,如歌手、曲名、专辑资讯,并提供歌曲下载的服务。

为了进一步将服务扩张至北美、亚洲与欧洲各地,Shazam 陆续与全球多家唱片公司合作,将其资料库由原先的 150 万首歌曲于 2008 年已扩增至 800 万首歌曲。这使 Shazam 于 2008 年在苹果 App Store 上架后,成为下载应用程式热门排行榜中的第四名。即便在十多年后的今天,也是美国区 iPhone 音乐类应用程式下载排名第九名 。

Shazam 起初以技术换取音乐资料库强化辨识演算法,到逐渐壮大与世界各地唱片公司结盟、购买音乐版权扩增资料库内容的作为,让我们理解到在人工智慧技术开发过程,核心资料取得的巧思与策略。

外部结盟,汇聚使用者反馈资料

然而,要提供良好的音乐辨识服务,除了建立庞大的音乐资料库,为了提升预测机器的準确度,Shazam 还需要由使用者提供的回馈资料(feedback data) — 也就是使用者在 Shazam 平台上搜寻音乐所产生的资料,特别是搜寻失败的资料,帮助预测机器从回馈中学习,提升音乐辨识準确度。

为了快速蒐集使用者回馈资料,Shazam 自 2008 年起,不仅快速扩增音乐资料库,更在 iOS 与 Android 的 App Store 上架。2011 年,先后与 Spotify 和 Facebook 合作,一方面让使用者在 Shazam 搜寻音乐后,将使用者导流至 Spotify 音乐平台。另一方面,使用者可以在自己的社群平台上标注自己搜寻的音乐,并分享自己聆听、追蹤、购买的音乐。

在音乐辨识技术渐渐成熟后,2014 年 Shazam 与苹果的语音助理 Siri 更进一步合作。自此开始,iPhone、iPad 使用者只要对着 Siri 说:「嘿 Siri,这是什幺歌?」几秒钟后,Siri 就会为我们解答。

根据 报导 ,在 2015 年时,Shazam 的音乐识别服务为数位音乐带来每日销售超过 40 万首歌曲的商机,相当于全球数位音乐销售的 7%。2016 年时,Shazam 更将合作的版图拓展到美国青少年间最热门的图片分享平台 Snapchat,让 Snapchat 的使用者透过手机相机便可轻鬆辨识歌曲或影片。

藉由这一连串的外部合作,Shazam 的累积下载次数与每日「Shazam」次数在世界各地快速的增长。从 2008 年的两千万使用者,到 2018 年已经累积到 10 亿人。而每日平均「Shazam」的次数在 2016 年达到了每日两千万次,等于每秒钟就有 231 次 Shazam。

做为以音乐辨识演算法为核心技术的公司,相较于闭门造车、自己苦苦蒐集使用者回馈资料,Shazam 透过开放,上架应用程式商店、与音乐服务平台、社群平台等结盟,成功且快速地获得丰厚的使用者回馈资料,以不断精进音乐辨识演算法,克服使用者所处环境中的各种噪音,在 10 秒钟之内为使用者找到那「Mr/Ms. Right」,成为音乐识别服务商中的佼佼者 。

Shazam 用 20 年彻底改变 Apple Music 音乐辨识演算法,成为串流音乐服务关键一角

从平台间的同盟关係,隐约可以观察到 Shazam 与各个手机平台建立起互利共生的关係。对于 Shazam 而言,他透过不同的平台曝光蒐集更多更广的使用者识别音乐的回馈资料,以利于辨识演算法的改善。

对合作伙伴,如 Spotify、Facebook、Siri 与 Snapchat 而言,Shazam 一方面提供一个「导流」的平台,让 Shazam 使用者流向 Spotify 或 Apple Music,进而购买音乐服务。另一方面,将其顶尖的音乐辨识技术融入合作伙伴的平台中(如 Siri 和 Snapchat),在合作伙伴的既有服务之上,提供新的音乐搜寻服务。

当苹果于 2015 年推出 Apple Music 时,Shazam 的 CEO Rich Riley 便说道:「苹果是我们最大的全球合作伙伴……。关于苹果新推出的音乐服务我们感到很兴奋,并且期待我们能长久且持续成为苹果的合作伙伴。」

没有太多的意外, 2017 年苹果宣布併购 Shazam 的计画。作为音乐服务的后进者,苹果面对的是现今最大的音乐服务平台 Spotify  — 拥有全球 1.91 亿用户,8700 万个付费用户,而 Apple Music 如今却只有四千万名用户。买下 Shazam 究竟能带给苹果什幺价值?

Shazam 最大竞争者 SoundHound 的前使用者经验总监 Aaron Master 分析道,苹果看上 Shazam 的不仅仅是技术这幺简单,更是 Shazam 那平均每个月 1.5 亿的全球活跃用户、经年累月精进的音乐推荐预测机器,以及 Shazam 做为人流汇聚再进行分流的平台。

当使用者透过 Shazam 辨识歌曲时,其平台会提供使用者两个音乐串流服务供使用者听取音乐:Apple Music 与 Spotify。Shazam 导流的功能无形之间为串流音乐服务商增加了用户。

此外,也因为使用者活跃的进行音乐辨识,让 Shazam 得以抢先得知哪些歌曲将要爆红,以及在什幺地方爆红。必竟,我们通常不会去搜寻自己不喜欢的歌,对吧?

在苹果将 Shazam 纳入麾下后,就能在既有的 iTunes 和 Apple Music 架构下,让 Shazam 为 Apple Music 带来更多的用户同时,蒐集全球 Shazam 使用者(包括 Apple Music 用户)每分每秒识别歌曲的资料,才得更精準地为(潜在)用户推荐歌曲。

对苹果而言,Shazam 的加入就犹如为苹果既有的音乐服务系统植入了一个「大脑」,更有「智慧」地为 Apple Music 用户与潜在用户提供令人满意的服务。或许,这样的结果在 20 年前 Shazam 创立之初,并不是任何人得以预见的。

藉由这一连串的外部合作,Shazam 的累积下载次数与每日「Shazam」次数在世界各地快速的增长。从 2008 年的两千万使用者,到 2018 年已经累积到 10 亿人。而每日平均「Shazam」的次数在 2016 年达到了每日两千万次,等于每秒钟就有 231 次 Shazam。

做为以音乐辨识演算法为核心技术的公司,相较于闭门造车、自己苦苦蒐集使用者回馈资料,Shazam 透过开放,上架应用程式商店、与音乐服务平台、社群平台等结盟,成功且快速地获得丰厚的使用者回馈资料,以不断精进音乐辨识演算法,克服使用者所处环境中的各种噪音,在 10 秒钟之内为使用者找到那「Mr/Ms. Right」,成为音乐识别服务商中的佼佼者 。