Hoe Kan Muziek Identificatie Apps Als Shazam Werk?

Muziek identificatie van de apps lijkt magie, maar onder de kap is een geavanceerd algoritme dat kan vinden van nummers in een handomdraai. Hier is hoe ze werken.

De Magie van Muziek Identificatie

Het is waarschijnlijk gebeurd is van ons allemaal. U bent het diner in een leuk restaurant, opknoping uit in een internetcafé, of lopen rond in een winkel, als je ineens hoor je een geweldige song afspelen over de speakers. Misschien is het een nummer dat je hebt geluisterd naar voor of een track die je nog nooit hebt gehoord. Dus, trek je uit je telefoon, open je Shazam, en houden uw apparaat aan het plafond. In slechts een flits, de app vertelt je wat het nummer is, wie de artiest is, en waar te streamen.

Ze zijn snel, opvallend nauwkeurig, en kan herkennen, zelfs de meest obscure nummers. In een notendop, ze werken door het isoleren van de song uit van een opname en het zoeken tegen een uitgebreide database van tracks. Maar de technologie achter hoe ze dit doen is heel complex en indrukwekkend.

Zou je geschokt zijn als je wist dat de Shazam app die we vandaag kennen, werd uitgebracht in 2002, en het systeem is slechts zo nauwkeurig en snel dan zoals het nu is. Dat is allemaal dankzij een unieke algoritme dat een revolutie zou ontketenen in de muziek wereld.

Het is Niet Alleen de Teksten

Op het eerste gezicht, muziek identificatie apps als Shazam lijkt misschien eenvoudig. Je zou denken dat ze gewoon luisteren naar de teksten, hetzelfde als elke stem assistent, en het zoeken in een database van de songteksten om u te vertellen wat het liedje is.

Echter, de meeste muziek identificatie apps zijn in staat om te vertellen wat de titel van een instrumentaal is, of zelfs de zanger van een cover. Dat is omdat zij, in plaats van het analyseren van de teksten van de baan, ze zijn op zoek naar “vingerafdrukken” die uniek zijn voor elke song in hun uitgebreide databases.

GERELATEERD: Hoe Bekijk de Songteksten op een iPhone, iPad, Mac of Apple TV

Fingerprinting Technologie

Waarschijnlijk heeft u de apparaten die kunnen worden ontgrendeld met behulp van uw vingerafdruk, die de regeling van de kleine lijnen op uw vinger die uniek zijn voor u. Zo is het ook als je houdt je microfoon voor het opnemen van een korte clip van een song, deze clip wordt omgezet in patronen van gegevens die Shazam of een andere app kunt opzoeken in hun database.

Op het eerste gezicht, dat de methode lijkt gevoelig voor verschillende problemen. De meeste van de tijd dat hoor je muziek in het openbaar, er is ruis en vervorming veroorzaakt door de luidsprekers, kan die nummers niet-identificeerbare of resulteren in onnauwkeurige wedstrijden. Er is ook een heleboel gegevens die zijn vastgelegd in zelfs een korte soundclip, die kan maken op zoek naar deze patronen in een database van miljoenen nummers traag.

In een interview met Scientific American in 2003, Avery Li-Chun Wang, de chief data wetenschapper en mede-oprichter van Shazam, legt uit hoe hun algoritme lost deze problemen op. De informatie van een audio-clip kan worden gevisualiseerd met een 3D-diagram bekend als een spectrogram, wat neerkomt op een wijziging in de frequenties over een periode van tijd. Het houdt ook rekening met amplitude, die, hoe hard een geluid is. Dit is vertegenwoordigd in een spectrogram met de intensiteit van de kleur.

Op dezelfde manier dat mensen het niet kunnen waarnemen van geluid, tenzij ze op een bepaalde frequentie, in plaats van het nemen van het geheel van een song in rekening wanneer u een zoekopdracht uitvoert, Shazam duurt slechts in “pieken”, dat is de hoogste energie-inhoud binnen een audio-clip. De vingerafdrukken het vangt alleen in de hoogste frequentie punten binnen een bepaalde tijd en dan is de peak amplitude plekken binnen die frequenties.

In een onderzoek papier voor de Columbia University, Wang vermeld dat de methode die hen in staat stelt om het grootste deel van de ongewenste delen van een audio-clip als achtergrond ruis en duidelijke vervorming. Het maakt ook de grootte van de prints klein genoeg dat het duurt enkele milliseconden een nummer identificeren onder hun grote database.

Shazam Impact

Naast het feit dat het nuttig is voor de gemiddelde luisteraars die een nummer hoort ze dat willen, muziek identificatie apps ook helpen vorm te geven aan de muziek wereld.

Radio stations en streaming-diensten maken vaak gebruik van de gegevens met betrekking tot wat mensen Shazam-ing het meest om erachter te komen welke liedjes worden beluisterd door het publiek. Dit is nuttig, want het geeft een nummer de aanstekelijkheid en potentiële populariteit, ongeacht de kunstenaar. Wanneer u een nummer identificeren met de app, ziet u meteen voor hoeveel mensen hebben ook geprobeerd om het te identificeren.

Sinds de opkomst van Shazam, een handvol concurrenten hebben ook opgedoken. Soundhound beweert te kunnen identificeren die een song gewoon door je te zingen of te neuriën, met gemengde resultaten. Er is ook een song id geïntegreerd met voice apps zoals Google Assistent die werkt op vergelijkbare wijze als Shazam-systeem.

GERELATEERD: De Beste Sites voor Streaming Gratis Muziek

LEES VERDER

“Het Gebruik van een Digitale Camera als Webcam
“Het Verwijderen van E-Mailaccounts Van de Mail-App op iPhone en iPad
“Het Instellen van een Oude Laptop voor Kinderen
“Wat Is Dropshipping, en Is Het een Scam?
“Waarom ik Nog steeds Gebruik van een 34-jarige IBM Model M Toetsenbord