Motivation
Vor dem Hintergrund des kontinuierlichen Verkaufsrückgangs von Tonträgern wird der Handel mit Musiklizenzen immer wichtiger und immer mehr zur eigentlichen Einnahmequelle der Musikwirtschaft. Allerdings sind die Transaktionskosten unverhältnismäßig hoch, was insbesondere an den bisher sehr hohen Kosten für die Informationsbeschaffung liegt. Verursacht wird das zum einen durch die große Zahl von Musikkatalogen und der fehlenden Möglichkeit, eine umfassende Suche nach einem passenden Musikstück durchzuführen. Zum anderen stellt sich bei der Vergabe von Lizenzen zur Nutzung von Musik in Medienproduktionen wie Film, TV, Werbung und Spielen vor allem die Frage: wie suche und finde ich die passende Musik? Also die Frage nach der treffenden Musikbeschreibung. Angebot und Nachfrage finden in der Regel kaum zueinander, da beide nicht angemessen formuliert werden können. Um dennoch passgenaue Musik für Filme, Werbung usw. in bestehenden Katalogen zu finden, haben sich verschiedene aufwendige und qualitativ dennoch suboptimale Verfahren etabliert, von der Expertenannotation über den Einsatz von Musikberatern bis hin zu standardisierten Begriffskategorien.
Ziele und Vorgehen
In dem Vorhaben SynchMatch soll deshalb eine Musiklizenzierungsplattform entwickelt werden, die das Musikinventar kleiner und mittlerer unabhängiger Label und Verlage bündelt und eine leistungsfähige Musiksuche auf der Basis eines neuartigen Musikbeschreibungsverfahrens anbietet. Das Verfahren soll Medienschaffenden ermöglichen, bei geringem Aufwand eine passgenaue Musik zu erwerben. Darüber hinaus soll eine übersichtliche und für die verschiedenen Nachfrager effiziente Lizenzierung aus einer Hand ermöglicht werden. In Anwendung der aus der empirischen Sozialforschung entlehnten Methode des semantischen Differentials soll das subjektive Musikempfinden über Begriffskategorien und Assoziationen in Bezug auf das bloße Hören hinausgehende Empfindungen beschrieben werden. Dazu wird zu jedem Musikstück ein Profil (Music Impression Profile) auf Basis des Klangs mit einer Liste von Eigenschaftspaaren wie warm-kalt, rau-glatt erstellt. Das ermöglicht, die Ausprägung einzelner Eigenschaften in Kategorien über Skalen zu messen und hierüber das Konstrukt einer statistischen Verarbeitung zuzuführen. Zur Durchführung der Musik-Annotation sollen weitere geeignete Methoden wie Crowdsourcing (sogenannte „Fannotation“), Expertenwissen und Machine Learning Ansätze getestet werden. Das Verfahren selbst wird bei bereits wenigen Datensätzen auch die Annotations- und Informationsbeschaffungskosten drastisch senken.
Innovationen und Perspektiven
Aufgrund der gegenwärtigen hohen Kosten- und Aufwandsstruktur finden KMU auf dem internationalen Musiklizenzmarkt praktisch nicht statt. Das Projekt wird diesen Markt für KMU öffnen, indem es eine Lizenzierungsplattform entwickelt und vermarktet.