„Spotify“ meta iššūkį „NotebookLM“: nauja programa kurs podcastus iš jūsų duomenų

„Spotify“ pristatė atskirą programą „Studio by Spotify Labs“, kuri primena „NotebookLM“ principu veikiančius įrankius: vartotojas įveda temą ar užduotį, o programa sugeneruoja klausomą dialogo formato podcastą. Sprendimas žymiai plečia įprastą muzikos transliavimo platformos kryptį ir rodo, kad personalizuoto turinio kūrimas tampa nauju didžiųjų žaidėjų mūšio lauku.

„Studio“ kuriamas kaip DI pagrįstas asmeninis pagalbininkas, galintis remtis kontekstu iš vartotojo skaitmeninių šaltinių. „Spotify“ nurodo, kad programa gali integruotis su kalendoriumi, el. paštu, žymėmis ir kitais informacijos kanalais, kad sugeneruotų labiau situacijai pritaikytą garso pasakojimą.

„Norime, kad žmonės galėtų tyrinėti temas ir gauti asmeniškai pritaikytą garsinį turinį, paremtą jų kontekstu“, – teigiama „Spotify“ pranešime.

Praktikoje tai gali reikšti kasdienį privatų garso apžvalgos epizodą, kelionei parengtą maršruto pasakojimą ar trumpą mokomąjį podcastą apie dominančią sritį. Pavyzdžiui, planuojant kelionę programa gali sujungti dienotvarkę, rezervacijas ir pasiūlyti vakarienės vietą pagal numatomą buvimo vietą.

Kaip ir panašiuose sprendimuose, rezultatus galima koreguoti: tikslinti užklausą, keisti toną ar kryptį, kad galutinis įrašas atitiktų poreikį. Sukurtą turinį siūloma išsaugoti „Spotify“ bibliotekoje kaip asmeninį podcastą, o įrašai turėtų sinchronizuotis per įrenginius.

„Studio by Spotify Labs“ startuos kaip atskira kompiuterinė programa tyrimų peržiūros režimu, pradžioje prieinama ribotam vartotojų skaičiui daugiau nei 20 rinkų. Nurodoma, kad naudotis galės asmenys nuo 18 metų, o platesnio prieinamumo detalės turėtų paaiškėti artimiausiomis savaitėmis.

Toks žingsnis atspindi platesnę tendenciją: DI įrankiai vis dažniau orientuojami ne tik į teksto generavimą, bet ir į patogų garsinį formatą, kuris konkuruoja dėl vartotojo dėmesio kelionėse ar atliekant kasdienius darbus. Kartu auga diskusijos dėl privatumo, nes didesnis personalizavimas dažnai priklauso nuo jautrių duomenų, tokių kaip el. paštas ar kalendoriaus įrašai.