Jing.fm：说出你想听什么歌

“你能告诉我‘久石让给宫崎骏写过的温柔浪漫的钢琴曲’是哪些吗？”Jing.fm的创始人施凯文还记得产品去年6月刚刚上线内测，进行用户面对面访谈时，一个用户当面提出的这个问题。

作为中央音乐学院的毕业生，施凯文可以在脑海里很快想到“天空之城交响乐”这个答案，但普通乐迷很可能不知道。施凯文也有类似的经历。2011年春节后的一个下午，他在家做设计，电脑里面放着Katy Perry的《E.T》，但当他听过几十遍，还想听类似风格的歌曲时，用“电子+激烈+女声演唱”这几个关键词无法找到让他满意的结果。

当时，施凯文在多米音乐担任产品总监，能够接触到大量用户收听习惯数据。他发现在大多数音乐点播类网站上，每天有几百万的活跃用户，经常听的歌却只集中在300首左右，而曲库中有四五百万首。为什么那么多歌曲不被人收听？施凯文的判断是：搜索音乐过程中的困难阻止了用户尝试听新的音乐。

他发现还没有一种音乐软件或者搜索产品能够把自然语言的描述转化为音乐语言。在之后的两个月，他逐渐梳理对于这款音乐产品的想法，希望开发一款能够解决“通过描述找音乐”的软件—这个产品不用考虑关键词、碎片化信息。

A8音乐的董事长刘晓松听到了施凯文对于产品的理解后，觉得这个想法可行，就成为了Jing.fm的天使投资人，融资规模约为150万人民币。

做出这样的决定意味着一开始施凯文就抛弃了传统的音乐点播市场—他们更注重单曲搜索，更集中于热门歌曲。施凯文瞄准的是一个更小众、长尾的市场，这与豆瓣音乐、多米所做的根据用户品位推荐音乐也不一样。

但要想满足小众用户对音乐搜索的需求，首先需要把音乐的信息通过算法和自然语言信息匹配起来。

在获得天使投资，项目启动后的两个月里，施凯文拉上音乐圈以前的创业伙伴和心理学专业的朋友，从算法和心理学两个角度出具了可行性报告，从而开始为音乐搜索信息的数据库搭建模型。

当项目真正开始，施凯文发现自己要解决的第一个问题不是音乐上的，而是语言和逻辑。最开始需要对音乐进行自然语言的分析，这时他们发现搜索的关键词、主语、谓语等需要大量数据来判断这些词在音乐里面指代什么样的状态，并且需要定位这些数据。

但作为创业公司，施凯文恰恰缺乏大量数据和扩大化的样本，所以在最开始，团队只能通过小范围20人左右样本来验证他们的模型建设思路。他的研发团队分为三部分，分别负责软件设计产品，语义信息匹配技术和音乐信息数据库的编辑。

如果希望不同曲调、风格或者情绪的音乐能够与自然语言相映射，需要尽可能的对音乐信息进行分类。摆在Jing.fm团队面前的是浩如烟海的几百万首音乐。“了解每首歌的速度、调性对算法准确能起到10%到20%的作用。”对这些信息进行分类，浩大的工程量让施凯文难以想象。

当时施凯文想到需要用技术手段解决这个问题，最后由负责编写后台程序的团队开发了一套程序，通过代码程序扫描波形，通过波形频率、节拍速度来判定音乐。“在此之前，从来没有想过判定歌曲会如此困难。”施凯文说。

在这项工作基础上，Jing.fm将音乐中包含的信息划分为四种维度：基础信息、物理信息、情绪和相关信息。这些信息包含发行时间、唱法、艺人，以及波形、频段等，最后才是相对应的音乐风格。在这些信息中还需要考虑人的情绪被音乐影响下的几种可能性，在此基础上分为13种基本维度，比如伤心、开心等，在这个基础上再做约273种情绪辐射范围的划分。

为了满足一些意想不到的搜索条件，他们还加入了演唱者是不是戴眼镜、是不是秃头、是胖还是瘦、嗓音特点、甚至是“乔布斯喜欢的”这类相关信息的描述。

工程师只能解决波形、频率这类数据，当面对“悲伤”、“欢乐”这样的问题时，还是需要人工来解决。施凯文随后通过音乐圈的朋友找到了现在音乐编辑团队的核心成员，这些人负责联系30个来自音乐学院的顾问帮助音乐分类。Jing.fm的方法和Pandora聘请400多位音乐人如出一辙。

但在2012年6月Jing.fm上线内测后，即使进行了细致的信息分类和系统的语义分析工作，这些仍距离好的用户体验有所差距。“语义标签和细致的分类有非常大的困难和挑战，我们争取及格。”施凯文说。

那时，无效搜索结果高达70万个，很多标签或者信息都很冗余，同时搜索系统又很难分清楚“悲伤”和“幽怨”这类语义的细微区别—这些是自然语言转化不够准确产生的。

这两个问题一直困扰着Jing.fm的团队。直到2012年下半年，随着更多自然语义分析专家加入团队，在逐渐优化整个产品的搜索结构，优化语句判断系统后，问题才在2012年12月份得到解决。

“我们争取做到最低的门槛是，让用户可能不觉得我好听或完美，但差不多就是这个样子。”这是施凯文可以接受的搜索结果。

现在，Jing.fm对音乐进行了1400多个小分类，完全被维度分类的音乐曲库数量达到16万。Jing.fm很大一部分融资用在扩大曲库的投入上。从去年年底产品结束内测真正推广以来，现在Jing.fm包括Web端和iOS客户端，共积累了50万用户，根据施凯文提供的数据，每位用户平均搜索18.6次，用户在线时间接近150分钟。

由于现在Jing.fm只进行了微博推广，没有线下推广，施凯文对增长速度和用户情况较为满意。不过他的野心是在下半年完成300万用户的目标。施凯文给网站设立付费收入的节点在2014年以后。与Spotify等流媒体音乐网站向用户收费不同，施凯文设想的收入模式是在对用户搜索和收听行为进行数据挖掘后，精准投放广告。但这对Jing.fm的要求是必须快速扩大规模。

现在竞争者的出现或许会让施凯文和他的团队更有紧迫感。美国已经出现Songza、IheartRadio这类不含搜索功能，但能根据场景和情绪提供音乐的电台。更重要的是，大公司们可能正准备加入这个领域。这两年，百度和腾讯在音乐产品上投入都很大。施凯文认为任何公司，都要付出搭建数据库的时间。在对手们强大之前，Jing.fm需要不断改进用户体验，优化数据库，让自己存活下去。