Smores ist eine Musikentdeckungs-App mit einem Feed wie TikTok • TechCrunch

Musik-Streaming-Systeme behaupten alle, sowohl künstliche Intelligenz als auch manuelle Kuration zu verwenden, um neue Songs von neuen Künstlern zu finden. Aber Benutzer müssen oft viele Songs anhören, nur um Songs zu finden, die ihnen gefallen – das liegt daran, dass sie keine Kontrolle über den Empfehlungsalgorithmus haben. Das rumänische Entwicklerduo Alex Ruber und Andrei Patru hat eine App namens Smores entwickelt, die diesen Prozess verbessert und Ihnen hilft, Ihrer Bibliothek ganz einfach neue Musik hinzuzufügen.

Smores ist eine kostenlose iOS-App, mit der Benutzer einen kurzen Clip eines Songs basierend auf ihrem Hörverlauf anhören können. Benutzer können wie bei TikTok mit vertikalem Feed durch die Songs scrollen.

Bildnachweis: Smores

Die App verbindet sich mit Ihrem Spotify-Konto und verwendet die Spotify-API, um neue Songs für Sie zu finden. Wenn Ihnen ein Songclip gefällt, können Sie auf die Schaltfläche “Gefällt mir” klicken und er wird zu einer Wiedergabeliste namens “Smores Discovery” in Ihrem Spotify-Konto hinzugefügt. Alternativ können Sie den Song auch zu einer oder mehreren Ihrer bestehenden Playlists hinzufügen.

Die Entwickler teilten TechCrunch in einer E-Mail mit, dass sie vorhatten, die App zu erstellen, um selbst neue Musik zu entdecken. Also brachten sie letzten September die erste Version von Smores auf den Markt.

„Wir lieben es, neue Musik zu entdecken, aber wir steckten in unseren Empfehlungsblasen fest und es dauerte zu lange, die Menge an neuer Musik zu sichten, die herauskommt. Gleichzeitig hatten wir eine Idee: dass man sich nur den ‚richtigen‘ Teil des Songs anhören muss, um zu wissen, ob er einem gefällt oder nicht: Die Popularität von Shazam legt nahe, dass dies der Fall ist“, sagten sie.

Das Duo sagte, dass sie mehr Kontrolle über den Erkennungsalgorithmus haben und Transparenz in die App einbauen wollen. Zu diesem Zweck verfügt Smores über zahlreiche integrierte Steuerelemente zum Bearbeiten des Empfehlungsstroms der Benutzer. Benutzer können Empfehlungen basierend auf den sechs wichtigsten Mikrotypen des Monats herausfiltern. Dies ändert sich, wenn sie mehr Musik hören und mehr Songs in der App mögen.

Bildnachweis: Smores

In den erweiterten Einstellungen der App können Sie die Dauer des Clips festlegen (von 5 Sekunden bis 60 Sekunden); die Entdeckung basierend auf der Anzahl der Follower, die ein Künstler auf Spotify hat, einschränken; und filtern Sie Songs nach BPM (Beats pro Minute), Song-Tonart und Veröffentlichungsdatum.

Bildnachweis: Smores

Eines der netten Dinge an der App ist, dass sie sicherstellt, dass Sie nicht denselben Song noch einmal hören werden. Darüber hinaus sagten die Entwickler, dass sie den Algorithmus so optimiert haben, dass er den „besten“ Teil des Songs findet, um ihn in einem Clip abzuspielen. Sie sagten, dass viele Benutzer den Song in nur fünf Sekunden nach dem Hören mögen, wenn die App die richtige Vorschau abspielt.

Behalten Sie Benutzer und Zukunftspläne

Musikerkennungs-Apps machen Spaß, aber es ist schwierig, ein Publikum aufzubauen, das Apps regelmäßig nutzt. Trotz dieser Herausforderung sagen die Entwickler, dass sie es geschafft haben, eine gute Anzahl von Benutzern zu halten (7 % in Woche acht) und sie haben positive Dinge von normalen Benutzern gehört.

„Es stimmt, dass die Kadenz für Music-Discovery-Apps im Allgemeinen niedrig ist. Der Gelegenheitshörer entdeckt alle 3 Monate neue Musik. Gelegenheitshörer, DJs und Playlist-Kuratoren sind sehr beeindruckt davon, wie sehr sie die Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit, Bequemlichkeit und Qualität unserer Empfehlungen lieben“, sagten sie.

Derzeit konzentriert sich das Team auf die Entwicklung von Funktionen wie Smores Radio und die Integration von Apple Music oder anderen Streaming-Plattformen. Auf der ganzen Linie wollen sie eine Android-Version und möglicherweise eine Premium-Stufe einführen – obwohl sie die kostenpflichtigen Funktionen nicht festgelegt haben.

Mehr KI in der Musik

Musikfans haben sich oft über die wachsende Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Entdeckung und Verbreitung von Musik beschwert. Und doch haben sich Unternehmen und Entwickler mehr auf KI verlassen – aber sie nutzen sie, um Algorithmen mit Schaltflächen und Filtern besser steuern zu können.

Die Bytedance-Musik-App Resso – derzeit nur in Indien, Brasilien und Indonesien erhältlich – setzt auf vertikales Streaming und die bewährten KI-Fähigkeiten des Unternehmens, damit Gelegenheitshörer neue Künstler entdecken können. Der chinesische Tech-Riese strebt auch an, TikTok Music weltweit einzuführen – KI-gestützte Musikempfehlungen dürften eine wichtige Rolle in dem Dienst spielen.

Auch App-Entwickler nutzen die Hilfe künstlicher Intelligenz, um Features für Musik-Apps einzuführen. LineupSupply, eine App, die Festivalplakate in Playlists verwandelte, hat ihren Namen in Playlist AI geändert. Die App führte auch eine neue Funktion ein, mit der Sie Eingabeaufforderungen wie „Tanzkünstler, die in den 90er Jahren beliebt waren“ eingeben können, um eine Wiedergabeliste zu erstellen.

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