数字音乐市场规模超290亿,六成用户愿付费提升体验

艾媒咨询报告显示,受疫情影响,云Live等新业态为在线音乐行业注入动力。2020年市场规模超290亿,用户规模增速放缓,行业步入存量竞争。当前行业面临付费率低、版权评估及保护难题,报告建议深挖音乐价值、加速区块链融合,前沿技术将助推行业数字化发展。

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https://m.mp.oeeee.com/a/BAAFRD000020201208388763.html

在线音乐市场“蛋糕”有多大?未来行业发展趋势如何?

近日,艾媒咨询发布《2020年中国未来音乐业态专题研究报告》(下称报告),对上述问题进行详解。报告指出,受新冠肺炎疫情影响,云Live、IOT家庭音乐等新业态为行业注入发展动力。

国内数字音乐市场规模及预测。

数据显示,2020年中国数字音乐市场规模将超过290亿元,2021年有望达到317.6亿元。未来随着5G、AI、区块链等前沿技术的落地应用,在线音乐产业的价值将被深入挖掘,市场规模进一步扩大。

从用户数量看,国内音乐客户端用户规模呈逐年攀升趋势,从2017年的5.05亿人增至2020年的6.18亿人,但用户规模增速放缓。报告认为,在线音乐行业已步入存量竞争阶段,行业内部竞争激烈。

国内手机音乐客户端用户规模情况。

另一大行业发展的痛点是音乐付费率低。报告指出,当前中国在线音乐行业正从免费模式逐步转向付费模式。但基于用户音乐付费的习惯尚未养成及普及,平台端盈利模式单一、付费内容单一、缺乏个性化服务等因素,行业面临盈利困境。

此前据国际唱片业协会数据统计,我国数字音乐用户整体付费率约5%,而美国音乐付费用户率接近50%。有意思的是,此次报告的问卷调查显示,超六成受访在线音乐用户愿意付费使用更多的平台功能及享受高品质音乐。

具体而言,66.1%的受访用户期待能提升播放效果(如音质、音效等),54.3%的受访用户期待有更丰富的播放方式,还有48.8%的受访者希望扩展播放载体,另有33.6%的受访者认为应该升级制作方式。

这些在线平台走出付费困境提供了一些思路。报告建议,在线音乐平台在社交娱乐、演艺娱乐等领域深挖音乐价值,提高互动性、趣味性以及内容多元化程度,丰富用户在线音乐娱乐体验。此外逐步完成运营模式的转变,拓宽用户付费渠道,培养用户付费习惯,进高用户付费在平台营收中的占比。

除音乐付费率低外,行业还面临数字音乐版权评估以及保护等难题。据南都记者了解,音乐涉及词、曲、录音版权等。权利主体的多样化和复杂性给音乐著作权许可带来了一定难度,未经授权使用歌曲的事件频频发生。而对权利人来说,音乐版权维权可能面临举证麻烦、难以计算经济损失、诉讼时间成本高等问题。

为解决上述难题,报告认为在线音乐行业将加速区块链技术融合,基于其不可逆性、去中心化等技术特点,为在线音乐行业持续正版化提供技术支撑。未来随着用户正版化意识提高,这将为付费模式奠定基础。

南都记者注意到,目前区块链技术已用到版权保护领域。比如北京互联网法院在2018年曾推出“天平链”,用以解决当事人和审判人员在电子证据存证、举证、验证环节面临的难题。

前沿技术落地应用于在线音乐行业,反过来也将助推行业的数字化发展。报告认为,在线音乐平台趋向整合产业链上下游资源,构建数字化信息库,以实现采购、管理、分发版权等过程。

此外科技在延伸音乐场景中起重要作用。当前在线音乐行业基于听歌、K歌等产品服务,丰富线上音乐场景,并逐步向线下渗透。未来在科技力量的助推下能为用户打造身临其境般音乐互动体验,扩宽音乐场景,让音乐无处不在。

采写:南都记者李玲

编辑:蒋琳

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多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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