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Plataforma de identificação automática de músicas e gestão de direitos autorais

Processo: 14/50380-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de agosto de 2015 - 31 de maio de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Juliano de Moraes Polimeno
Beneficiário:
Empresa: Playax Internet Ltda
Município: São Paulo
Bolsa(s) vinculada(s):15/04413-3 - Plataforma de identificação automática de músicas e gestão de direitos autorais, BP.TT
15/11903-7 - Plataforma de identificação automática de músicas e gestão de direitos autorais, BP.TT
Assunto(s):

Computação musical

Direito autoral

Mineração de dados

Aprendizado computacional

Resumo
O atual sistema de gestão de direitos autorais apresenta uma série de problemas dentre os quais destacam-se (1) a identificação manual de músicas que tocam em rádios, TVs e websites; (2) a aferição por amostragem de veículos (rádios, TVs, etc.); (3) a pequena quantidade de veículos aferidos para composição da amostra; (4) a existência de bancos de dados de obras e fonogramas que não se comunicam entre si e, em grande parte, são obsoletos e corruptos; (5) a falta de acesso dos titulares de direitos autorias (autores, compositores, músicos, etc.) a relatórios detalhados sobre a circulação de músicas; (6) a falta credibilidade e transparência dos sistemas atuais de gestão de direitos autorais. Ou seja, artistas, músicos e compositores não possuem uma plataforma que lhes forneça um extrato do uso efetivo de suas músicas (e do valor gerado por elas) em diferentes e múltiplas fontes e acesso a uma base que agregue todas as informações sobre suas obras e fonogramas. Nesse sentido, o presente projeto pretende desenvolver recursos e ferramentas que possibilitem a gestão autônoma e transparente dos direitos autorais de milhares de artistas brasileiros através da criação de uma plataforma tecnológica capaz de (1) realizar a identificação automática de músicas através de melhorias de performance e acuracidade do algoritmo de audio-fingerprinting; (2) agregar, consolidar e validar os dados sobre obras e fonogramas musicais utilizando técnicas de machine learning e big data; (3) captar e analisar milhares de fontes de áudio tais como estações de rádio, emissoras de TV e websites; e (4) desenvolver uma aplicação web para apresentar relatórios detalhados sobre a circulação de obras e fonogramas em diferentes fontes e estatísticas referentes ao uso efetivo de músicas, gerando dados que poderão ser utilizados por artistas, músicos e compositores na gestão de suas carreiras e de seus direitos autorais. Pretendemos responder às seguintes perguntas: (1) Onde e quando determinada música tocou? (2) Quantas pessoas ouviram? (3) Como e quanto gerou de valor? (4) Quem pagou e quem recebeu? Além disso, uma plataforma que procure abranger as dimensões do consumo e da produção de música deve considerar: a multiplicidade de fontes disponíveis para a audição/consumo de música; a variedade de mecanismos geradores de receita para artistas (da veiculação de anúncios e venda de produtos físicos e digitais à arrecadação de direitos autorais de execução pública); o consumo/uso efetivo de cada música; a necessidade de identificação correta e precisa das músicas e seus titulares de direitos autorais; a transparência na troca de informações, seja entre público e artista ou entre os agentes da cadeia produtiva da música. (AU)
Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Sistema computacional auxilia músicos a planejar ações de divulgação
Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o auxílio:
O sangue novo da inovação

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