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Künstliche Intelligenz von Cyanite soll Emotionen von Musik zeigen

Mit Cyanite veröffentlicht das Start-up Groovecat eine Software, die das emotionale Profil von Songs visualisiert. Das Programm arbeitet mit Künstlicher Intelligenz (KI) und soll Akteuren in Film, Werbung oder Games bei der Musikauswahl helfen.

02.07.2019 10:23 • von Jonas Kiß
Vergleicht bis zu zehn Songs: das »Track Mood Rating« stellt mit einem Diagramm die emotionalen Ausprägungen gegenüber (Bild: Screenshot, cyanite.ai)

Mit Cyanite veröffentlicht das Start-up Groovecat eine Software, die das emotionale Profil von Songs visualisiert. Das Programm arbeitet mit Künstlicher Intelligenz (KI) und soll Akteuren in Film, Werbung oder Games bei der Musikauswahl helfen.

Cyanite richtet sich also zum Beispiel an Production Music Libraries, Labels und Musikverlage, aber auch an Künstler und Produzenten aus den Bereichen Film, Werbung und Sound Branding. Mit Cyanite identifizieren sie die Stimmungslage von Musik, um sie gezielt in einem neuen Kontext einzusetzen.

Durch die Daten, die die Benutzer selber eingeben, können sie den emotionalen Effekt von Liedern besser abschätzen. Selbst Playlist-Kuratoren von Streamingdiensten können mithilfe der KI-Technologie herausfinden, welche Songs in welches Stimmungsbild passen, und was für ein Gefühl mit einem bestimmten Lied verknüpft ist. Nachdem die Nutzer ihre eigene Musik in das Programm laden, leitet die Technologie emotionale Parameter auf die Sekunde genau aus der Audiodatei ab und visualisiert, wie sich Gefühle innerhalb eines Songs dynamisch entwickeln und zueinander verhalten. Für die Analysen gibt es eine Basis an acht sogenannten Moods: Happy, Excited, Calm, Relaxed, Sad, Tense und Melancholic.

Die Anwendung sei eine Antwort auf die Marktentwicklung, »in der immer mehr Musik für visuellen Content bei sinkenden Budgets nachgefragt wird« und spreche gleichzeitig Labels und Verlage »für einen effizienteren Umgang mit wachsenden Musikkatalogen in ihrer Longtail-Strategie an«, wie Markus Schwarzer, CEO von Cyanite & Groovecat, erklärt.

Von Anfang an stand dabei die Frage im Fokus, warum moderne Musikempfehlungsalgorithmen so wenig auf die Umgebung des Hörers eingehen. »Wir sehen die Hörsituation zentral für ein gutes Musikerlebnis Wie sehr spielt das 'Wo' beim Musikhören eine Rolle? Das ist unserer Meinung nach viel zu wenig erforscht. Und das wollen wir gerade im Hinblick auf den immer mobiler werdenden Musikkonsum nun lösen«, sagt Schwarzer: »Auf diesem Weg ist Cyanite einfach der logische nächste Schritt, mit unserer KI jetzt schon Mehrwerte für Musik und Kreativunternehmen zu schaffen, gerade bei einem solch emotionalen und subjektiven Thema wie Musik.«

Cyanite verbindet verschiedene Daten aus den drei Faktoren Musik, Emotion und Situation und ermöglicht dem Nutzer objektive Einblicke in die emotionale Struktur von Musik. Für die dafür benötigten Daten kann das Team auf das bereits seit 2018 aktive Programm von Groovecat zurückgreifen, das Fotos vom Smartphone mit der zur Stimmung passenden Musik verknüpft.

Für Groovecat erhielt das Unternehmen, das 2016 von Markus Schwarzer, Jakob Höflich und Joshua Weikert an der Popakademie Baden-Württemberg in Mannheim gegründet wurde, bereits zahlreiche Auszeichnungen wie den Gründerpreis Music Worx und schaffte es beim »Business Punk«-Magazin auf die Watchlist 2019. Inzwischen besteht die Firma aus einem achtköpfigen Team mit Standorten in Mannheim und Berlin. Cyanite gibt es als frei zugängliche und kostenlose Basic-Version, als Professional Account für 59 Euro im Monat sowie als Enterprise Lösung für 299 Euro pro Monat.

Das langfristige Ziel sei es, »adaptive Musikempfehlungsalgorithmen zu erschaffen, die individuell auf Aktivität und Stimmung von Musikhörern reagieren«. Diese Vorschläge und Empfehlungen, die von der Umgebung der Hörer beeinflusst werden, bieten besonderes Potenzial für digitale Sprachassistenten und Smart Speaker. Außerdem wolle man Entscheider in der Kreativwirtschaft durch die Musikanalysen entlasten und unterstützen. Das Team von Cyanite sieht seine Aufgabe darin, »komplexe Wirkungsweisen einfach verständlich zu machen« und eine »Musik-KI für alle zu entwickeln«.