Если вы управляете платформой, куда пользователи загружают видео (лента коротких роликов, хостинг для креаторов, сайт сообщества с клипами), вам необходимо знать, какая музыка содержится в файле, до того, как он будет опубликован. AudD сопоставляет записанную музыку в загруженном файле с базой данных из 160 миллионов треков, возвращает исполнителя, название, лейбл и идентификаторы записи для каждого совпадения, а также сообщает, в каком именно месте трека произошло совпадение. В разделах ниже рассматриваются сканирование при загрузке, превращение совпадений в решения модерации, сбор доказательств для удаления и обеспечение предсказуемости затрат на все эти процессы.
Что вы можете сделать
Сканирование загрузок на предмет защищенной авторским правом музыки при поступлении
Отправляйте каждый загруженный файл на корпоративную точку доступа (POST https://enterprise.audd.io/) в рамках вашего конвейера загрузки. Она принимает форматы видео, которые загружают ваши пользователи (MP4, AVI, MOV, MKV, WebM), извлекает аудио на стороне сервера, разбивает его на фрагменты и возвращает по одному совпадению для каждого распознанного сегмента. Файл без распознаваемой музыки возвращается как пустой результат, что отличается от ошибки, поэтому чистая загрузка однозначна.
- Корпоративная точка доступа не имеет практического ограничения на размер файла, поэтому полнометражные загрузки обрабатываются за один вызов.
- Каждое совпадение содержит информацию об исполнителе, названии, альбоме, лейбле и таймкоде (позиции внутри сопоставленного трека в точке распознавания).
- Идентификаторы isrc и upc возвращаются в ответах корпоративного уровня для учетных записей на тарифном плане Startup или выше — это те идентификаторы, которые вы сопоставляете с системами лицензирования.
Создание очереди модерации с четким решением
Список совпадений является входными данными для любой используемой вами политики. Поскольку чистый файл возвращает пустой список, а не ошибку, ваш конвейер может разветвляться по одному условию:
- Публиковать, когда ничего не распознано.
- Блокировать при наличии коммерческого релиза (наличие лейбла или присутствие isrc/upc).
- Отправлять на ручную проверку, если что-то распознано, но результат неоднозначен.
Это позволяет сузить круг автоматических решений и направлять действительно сомнительные случаи людям вместо того, чтобы заниматься угадыванием.
Сбор доказательств для удаления
Когда вы получаете жалобу или должны обосновать удаление, корпоративный ответ предоставляет вам идентификатор записи (isrc), идентификатор релиза (upc), выпускающий лейбл и позицию каждого совпадения в разрезе фрагментов. Это структурированная запись, необходимая для подачи запроса на удаление (идентификация трека плюс место его появления), а не скриншот или заметка вручную.
Обеспечение предсказуемости затрат при масштабировании
Корпоративная точка доступа тарифицирует каждые 12 секунд обработанного аудио, поэтому стоимость масштабируется в зависимости от объема прослушанного аудио, а не от количества файлов. Ими управляют два рычага:
- limit=N ограничивает количество 12-секундных фрагментов, распознаваемых за один вызов, и, соответственно, максимальную стоимость. Устанавливайте этот параметр при каждом вызове во время разработки, чтобы неконтролируемое сканирование не могло обработать часы аудио.
- every=N распознает каждый N-й фрагмент вместо всех подряд — этого достаточно для обнаружения длительного использования трека, когда вам нужен лишь вердикт «да/нет», за малую долю тарифицируемого аудио.
Всегда устанавливайте limit во время разработки. Корпоративная точка доступа тарифицирует каждые 12 секунд обработанного аудио. Неограниченный вызов для многочасовой загрузки может привести к сотням тарифицируемых совпадений. Начните с limit=10 и увеличивайте его только тогда, когда поймете затраты на ваших реальных данных.
Всегда устанавливайте limit во время разработки. Корпоративная точка доступа тарифицирует каждые 12 секунд обработанного аудио. Неограниченный вызов для многочасовой загрузки может привести к сотням тарифицируемых совпадений. Начните с limit=10 и увеличивайте его только тогда, когда поймете затраты на ваших реальных данных.
С чего начать
- Создание сканера авторских прав для пользовательского контента — пошаговое руководство: принять загрузку, перенаправить ее на корпоративную точку доступа и превратить список совпадений в решение опубликовать / заблокировать / отправить на проверку.
- Генерация доказательств для удаления по DMCA — чтение позиции каждого фрагмента, возвращаемой корпоративной точкой доступа, и создание записи с временной меткой для подачи запроса.
- Идентификация музыки в контенте Instagram и TikTok — сканирование контента, который уже опубликован по ссылке в соцсети, путем передачи URL-адреса вместо загруженных байтов.
- Оптимизация затрат корпоративного уровня — как limit, every и сэмплирование влияют на ваши расходы при масштабировании платформы.
Пример API
Минимальное сканирование: пересылка загруженного файла на корпоративную точку доступа, ограничение количества совпадений и ветвление в зависимости от наличия результатов.
Тот же вызов работает и для необработанной видеозагрузки — SDK принимает путь к файлу, необработанные байты или поток, поэтому вы можете пересылать загруженные байты напрямую, не записывая их на диск:
Значение clean: true с пустым списком matches означает вердикт «защищенная авторским правом музыка не обнаружена». Установите SDK для вашего стека (pip install audd для Python, npm install @audd/sdk для Node) и ознакомьтесь с документацией SDK для других поддерживаемых языков.
- От совпадения к решению: политики разрешения, блокировки и проверки
- Статья 17 ЕС и Закон о цифровых услугах (DSA): где применяется распознавание музыки
- Что распознавание музыки находит, а что нет
- Создание сканера авторских прав для пользовательского контента
- Генерация доказательств для удаления по DMCA
- Стандартный, корпоративный или потоковый: как выбрать
- Оптимизация затрат корпоративного уровня
- Документация SDK
- Справочник API
