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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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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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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