Bicaramusik.id - Sebuah perusahaan baru dari Finlandia mengklaim bahwa algoritma mereka dapat memprediksi apa yang akan terjadi pada lagu besar berikutnya. Hyperlive, startup dari Finlandia, mengklaim bahwa mereka telah membangun sistem analisis musik unik yang mereka katakan dapat mengetahui kapan sebuah lagu akan menjadi hit atau tidak. Dengan memindai 'tanda tangan audio' dari lagu Hyperlive mengatakan bahwa algoritma mereka mampu meramalkan potensi lagunya untuk meledak. Sistem mereka tidak bekerja dengan perbandingan single besar dari tren masa lalu atau online. Sebaliknya hiperaktif mengambilnya dari perspektif reaksi psikologis terhadap musik, memodelkan berbagai respons neurobiobehavior terhadap musik. Ini memberi perusahaan tampilan unik ke dalam apa yang membuat lagu populer dan menurut mereka memprediksi keterlibatan manusia dengan "tingkat ketepatan yang tak tertandingi". [inlineAds] "Manfaat utama dari algoritma kami terletak pada seberapa akurat perkiraan potensi hit lagu sebelum dipaparkan pada audiens yang lebih luas ... Terlebih lagi, dari artis, penerbit dan label musik repositori, platform streaming dan perusahaan teknologi musik, kami membayangkan keseluruhan kemungkinan penciptaan nilai yang dimungkinkan oleh algoritma yang dapat memprediksi potensi keberhasilan trek,? ungkap Geoff Luck, CEO Hyperlive. Sejauh ini Hyperlive telah memprediksikan dengan benar kinerja 10 lagu dari artis besar termasuk Ed Sheeran dan Taylor Swift dengan akurasi 84%. Meski sudah jelas bahwa jejak dari pasangan ini akan menjadi hits instan teknologi ini mampu memprediksi kinerja aktual penjualan dan penerimaan lintasan. Prediksi mereka untuk penjualan lagu dan arus total berada di kisaran 25% dari kisaran sebenarnya. Ini mungkin bukan bukti pasti tapi pasti menunjukkan potensi dan pengembangan lebih jauh bisa menjadi alat yang ampuh bagi para musisi saat mencoba menulis lagu hit berikutnya. Meski dipikir-pikir, apakah musik pop perlu menjadi lebih metodis lagi? [relatedPosts] https://www.youtube.com/watch?v=vuBjDTr7Zlo&list=PL9gii5d3TuekqiD_M04i1uvw3596G6KAA