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[资讯] 环球音乐集团(UMG)和Sony Music合作通过SoundPatrol技术进行版权保护

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音频应用新手发布

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发表于 2025-9-29 15:23:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

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3 O! T5 N, w7 T3 v# v+ o* C; |Soundpatrol是一家新成立的研究实验室,从事神经指纹和大型音乐模型,宣布与环球音乐集团(UMG)和Sony Music进行首次合作。Soundpatrol说,它的解决方案 - 通过申请专利的 AI模型,用于音频 - 视频指纹识别 - 可以保护艺术家免受AI音乐生成器的未经检查的侵犯版权活动。5 s+ I+ \8 U# ^, e

3 `9 {" i( {" M+ F! x https://audioxpress.com/assets/upload/images/1/20250927141438_SoundPatrol-Univer.png 9 e8 S: p9 x% q. K

6 j, {5 |0 m( g! bSoundPatrol开创性地运用AI音乐技术,开发出能主动防范版权侵权的工具与模型,通过验证人类创作表达,确保数字音乐生态系统的创意活力,并为艺术家的原创作品提供公平回报。9 m4 h% a9 Y' Z" B: C! S

8 Y2 F" _$ B% v# r, FSoundPatrol采用神经嵌入技术捕捉并分析音乐语义,从而识别完全或部分由AI生成的音乐内容中人类原创音乐的影响。此类模型还将开创一种全新模式,无论作品是否获得授权,都能为艺术家的原创付出提供保护并创造公平报酬。2 @( h# z* V1 Q" f
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SoundPatrol联合创始人兼首席执行官Walter De Brouwer指出:“生成式AI正以非凡方式重塑音乐产业,但若放弃版权保护,艺术家将面临失去作品所有权的风险。在生成式AI时代,必须将这些神经特征的深度嵌入技术主动融入流媒体基础设施,确保权利人能够掌控知识产权的控制权、真实性及商业化价值。”" w' M9 X8 y8 L; J9 j5 Y- N
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SoundPatrol联合创始人兼董事会主席Michael Ovitz解释道:“SoundPatrol通过建立具备神经指纹识别能力的前沿实验室,解决了长期存在的知识产权盗窃难题...这是首创性技术,旨在保护所有版权持有者及各类知识产权创作者。”% g, N0 N5 w' ~$ d" \
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https://audioxpress.com/assets/upload/images/1/20250927141438_RockBandWatching-T.png 7 w% ?* h$ j0 `/ C) i

$ F5 X1 J7 `- l2 \. V神经指纹技术较传统音频指纹识别实现了重大突破——后者主要依赖精确音频片段匹配。神经嵌入技术通过捕捉音乐语义关联,可识别翻唱作品、混音版本及生成式AI衍生内容。该模型支持跨平台及流媒体环境的实时版权检测。' X+ r9 P: r) T. @

5 k. W, I' d3 G7 W+ m  h7 QUMG董事长兼首席执行官Lucian Grainge表示:“与SoundPatrol的合作核心在于提供惠及整个行业的解决方案,双方共同致力于守护艺术家的创作完整性与作品价值。”2 B+ W& k$ s9 O+ |5 ~

$ Q" I" y, Z8 J4 p) aSony Music 全球数字业务总裁Dennis Kooker补充道:“我们与SoundPatrol的合作旨在尊重艺术家权益,构建可持续且公平的生态体系。”# N+ _7 c# X0 }$ |8 N) ~" m' U7 e2 ~9 D

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$ x2 t4 d9 q' `& D  x6 S4 Q$ DSoundpatrol起源于斯坦福大学,由领先的AI,机器学习和网络安全学者组成,包括Walter de BrouwerPh。D.(Stanford AI实验室,FactoryHQ总监)和Dan Boneh博士(Applied Cryptography Lab的主任和网络安全实验室的联合主任)。$ W4 t. A9 ^3 \& z  k; p% l

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正如该公司研究详述,所有主流AI音乐服务均基于受版权保护的素材训练而成,多数情况下直接从网络抓取内容。创始团队认为,现阶段应运用相同技术模型保护原创作品,并最终开创创新版税模式,以支持这项极具吸引力的创意技术实现公平使用。
0 i/ _7 Q/ y* G0 F7 G( z; ?& L7 w, { https://audioxpress.com/assets/upload/images/1/20250927141438_EltonJohn-BruceSpr.png 5 ]: @# N1 y. S: ^9 h

& e' U  n- r  ^) h研究发现生成式AI模型可解析其音乐输出的创作机制:"当用户输入'生成1980年代高能量钢琴驱动摇滚曲'时,我们通过聚类映射、各聚类中艺术家占比及距离加权影响分值追踪输出源头。结果显示:该曲目14%受Billy Joel影响,8%源自Elton John,6%承袭Bruce Springsteen,等等..."
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SoundPatrol公司运用自主研发的模型检测影响与相似性,认为这种新型归属机制可为创新版税支付模式提供支持。6 H$ p0 W: d, J. d& Y
www.soundpatrol.com7 k  E; Z% A- q. c+ ]
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