总部位于意大利的公司Musixmatch以向包括Spotify 、Apple Music、YouTube Music、Amazon Music 和 Tidal 在内的主要音乐流媒体平台提供社区支持的歌词而闻名。现在它正在推出一个新的播客平台，结合了人工智能生成的转录和社区验证的编辑。
虽然有数以百万计的播客节目和剧集可供听众使用，但 Musixmatch 认为播客搜索已被破坏。因此，这表明很多很棒的播客并没有与潜在的粉丝建立联系。因此，它利用其在通过歌词训练 AI 模型方面的经验，并利用其 NLP（自然语言处理）专业知识来改进播客转录、搜索、发现和共享。
Musixmatch 的播客平台每天自动为不同主题和图表的一些热门播客剧集生成转录。它使用其 NLP 基础模型架构 Umberto 来使用维基百科 ID（与维基百科上的主题相关联的字母数字 ID）来标记地点、人物和主题等关键字。 （例如，此链接表示与 TechCrunch 相关的 Wikipedia ID。）
由于这种方法，它说人们用任何语言搜索这些主题都会得到准确的结果。
这家初创公司向 TechCrunch 解释说，基于这些 ID，它创建了一个名为 TopicRank 的主题图表，该图表根据一集中的提及次数或主持人对该主题的专业知识等因素对播客进行排名——当用户正在寻找播客时，它会增强搜索结果相关话题。
图片来源： Musixmatch
“多亏了这种分类，人们终于可以搜索任何特定的关键字，并找到与其查询相匹配的转录播客，并按相关性排序。我们的搜索索引返回的结果数组比任何其他依赖标准 RSS 元数据和预定义流派和类别的收听服务都更加详细和深入，”该公司声称。
当用户在 Musixmatch 的播客平台上搜索时，它会显示提到搜索短语的转录片段。如果他们点击结果，播客将直接从提及该短语的片段的时间戳开始播放。当您在研究某些东西时需要听几分钟的音频时，这非常好。
Musixmatch 长期以来一直依靠其社区对歌词进行准确编辑，现在它要求这些用户对播客进行同样的操作。该公司的新播客门户还包括一个名为 Podcast Studio 的工具，它允许编辑和播客所有者修改 AI 生成的转录——尤其适用于人物和品牌名称或文化参考等内容。
如果没有特定剧集的记录，所有者或社区成员可以使用 Podcast Studio 生成一个。 Musixmatch 表示，人工智能生成一个剧集的脚本大约需要五分钟。普通听众也可以为转录剧集投票，以便社区优先考虑这些剧集。
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值得注意的是，在 Musixmatch 的平台上，人工智能生成的转录将带有诸如“演讲者 1”和“演讲者 2”之类的标签，而社区编辑的剧集将带有带有演讲者姓名的标签——以及“已验证”标签。
人工策划的播客转录和标签。图片来源： Musixmatch
该公司还通过显示带有可共享链接的播客文本片段的卡片来简化共享。更重要的是，它正在开发一项称为听力图的功能，这是一种小型可共享视频，包括来自播客的音频和滚动文本片段。
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Musixmatch 不想将所有这些数据留给自己。它允许播客所有者将转录内容导出到他们的网络订阅源和应用程序。而且由于这些文本对 SEO 友好，它认为这将使听众更容易搜索它们。
它表示，一些 Musixmatch 合作伙伴正在使用其转录工具，包括英国《金融时报》的“The Talent Show”；红牛的《超越平凡》和《我为什么要跑步》；和 Chroa Media 的整个制作。
虽然 Musixmatch 的播客平台为听众提供功能，但它并不想仅仅成为一个播客播放器。这家初创公司辩称，其竞争对手是在音频分析领域工作的公司——包括提供转录服务的应用程序（例如Podcastle ）。
“我们认为音频分析（人工智能、语义等）将在不久的将来成为许多不同用例的必备工具。由于我们的人工智能内容分析技术、我们参与的社区以及我们在 DSP [需求方平台] 中的作用，我们在为播客提供该服务方面处于独特的地位，我们已经为此联合第三方内容，”该公司的首席产品官 Marco Paglia 通过电子邮件告诉 TechCrunch。
他补充说，该公司的目标之一是成为其他服务的经过验证的转录提供商——就像它在歌词领域的产品一样。
Musixmatch 推出了一个由 AI 和社区驱动的转录播客平台，作者Ivan Mehta最初发表在TechCrunch上