Нажмите "Enter", чтобы перейти к содержанию

Распознавание музыки по файлу: 15 лучших инструментов для распознавания музыки

Содержание

Пять сервисов для распознавания музыки онлайн

Существует немало способов для поиска песни по какому-то фрагменту или мелодии. Однако вместо того, чтобы расспрашивать знакомых или скачивать различные приложения, можно просто воспользоваться специализированным онлайн-ресурсом для распознавания песни. Сегодня представим пять таких сервисов.


AudioTag

Удобный сервис, способный распознать мелодию по фрагменту продолжительностью от 15 секунд до 2 минут. Сайт имеет несколько вариантов поиска, включая распознавание по загруженному файлу в различных форматах, а также по ссылке на видеохостинги вроде популярных YouTube и Coub. Пользователю будет предложено сразу несколько возможных вариантов искомой композиции, один из которых, скорее всего, окажется верным.


Midomi

Для использования этого сервиса потребуется включить доступ к микрофону на сайте, а затем нажать на центральную иконку для записи отрывка.

Обратите внимание, что для обнаружения будет использоваться средство, которое выбрано в настройках браузера.  В большинстве браузеров изменить микрофон по умолчанию можно в подразделе «Микрофон», доступном в разделе «Настройки сайтов» вкладки «Настройки». В случае распознания песни, сайт сразу переадресует пользователя на соответствующий раздел в своей библиотеке.


WatZatSong

Это еще один специализированный на поиске музыки сервис, но вместо каких-то таинственных алгоритмов за отгадывание мелодии здесь отвечают обычные пользователи. Для использования понадобится регистрация, а также сам фрагмент песни. Возможно, вам ответят не сразу, но если другие способы не помогли, данный сайт может оказаться последним спасительным шансом.


AHA Music

Еще один сервис, который распознает музыку по аудиофайлу или фрагменту, воспроизведенному через микрофон (аналогично

Midomi). Сайт неплохо справляется со своими задачами, но есть один минус: если хотите распознавать мелодии бесплатно, то вам дадут лишь 10 попыток в день.


Ritmoteka

Этот сайт предлагает довольно необычный способ для поиска музыки. Распознавание происходит по мелодии и ритму, которые можно набить прямо на клавиатуре. Что удивительно, композицию таким способом найти вполне реально, но при этом настоятельно рекомендуется использовать фильтры поиска. К примеру, загаданную музыку из Undertale получилось распознать при применении фильтров «Саундтрек», «Без вокала» и «Электронная»:

Удачи в поисках!

ТОП-5 онлайн приложений и сервисов

Распознавание музыки онлайн.

Каждый сталкивался с ситуацией, когда по радио или в кафе играет песня, которая дико понравилась, но названия, естественно, никто не знает.

Долгий серфинг интернета ничего не дают, а добавить трек в плейлист очень хочется.

Содержание:

К счастью, некоторые стартапы прислушались к просьбам создать что-то для распознавания музыки по отрывку. В итоге имеем несколько интересных сервисов.

AudioTag

Главное предназначение этого ресурса – идентификация онлайн. Здесь нет никаких сложных элементов, которыми потребуется оперировать для поиска.

База треков насчитывает миллионы треков любого жанра.

Шансы, что именно вам не повезет, минимальные.

Примечательно, что поиск ведется 2 способами:

  1. Путем предоставления файла;
  2. Подстановкой ссылки.

Чтобы найти искомое, сервису требуется порядка 10–20 секунд, после чего на экране появляется результат.

Главное, чтобы исходник был в относительно хорошем качестве, иначе ничего не получится. От вас нужно лишь ввести капчу, а затем наслаждаться результатом.

Сайт имеет английскую локализацию, но навигация настолько понятна, что знания иностранных языков от вас не потребуется.

В поисковой выдаче вам представят несколько треков, которые подходят под «описание». Вам остается лишь прослушать все, чтобы отыскать нужную песню.


к содержанию ↑

Magic MP3 Tagger

Еще одна интересная программа идентификации онлайн на компьютер.

Этот сервис создавался для локального и глобального поиска интересуемого контента в интернете.

Важно! Если программе не удалось найти песню «своими силами», оно автоматически переключается на базу данных MusicBrainz, в распоряжении которой находится огромная коллекция музыки, причем бесплатной.

Что касается алгоритма действия. Здесь используется не весь файл, а его «слепок», сформированный  программой.

Этот метод позволяет определить аудиозапись с точностью до 97%.

Если появится желание определить жанр композиции, программа любезно предоставит всю требуемую информацию.

Кроме того, файлы из серии «Track1», или «Various Artist» будут переименованы согласно распознаванию.

Примечательно, что с русским языком она особо не дружит, поэтому в имени песни может проскочить абракадабра, но вполне разборчивая.

Для использования нужно лишь скачать пакет инсталляции, который «весит» чуть больше 5 Мб, после чего смело занимайтесь серфингом поиском. Главное – наличие интернета.


Полезная информация:

Любителям слушать музыку на смартфоне советуем присмотреться к плееру Neutron. Это программа подойдет для любителей качественного звучания любимого плейлиста. Способна воспроизводить стандартный MP3 формат, Alac, Flac.

Скачать Neutron Music Player можно на нашем сайте по данной ссылке

к содержанию ↑

Shazam

Пожалуй, самый популярный сервис распознавания музыки онлайн для Андроид, iOS и WP8. Не удивительно, почему он пользуется таким спросом среди меломанов.

Во-первых, интерфейс приложения настолько понятный, что не возникнет никаких проблем с использованием.

Во-вторых, все что потребуется, нажать на экране кнопку «распознать», поднеся телефон к источнику звука.

В качестве альтернативы, можно самостоятельно напеть мотив. Шансов, конечно, будет гораздо меньше, но попробовать можно.

Обратите внимание! Ведется идентификация через микрофон гаджета. Учтите, что при близком расположении телефона от источника звука могут создаваться различные помехи, будь то шипения и перебор с громкостью.

Вероятность нахождения – более 90%. Учитывайте, что сигнал должен быть разборчивым.

На нахождение тратится не более 3–5 секунд с момента старта, а сама процедура «съедает» не более 30–50 кб трафика.

Если процедура успешна, вам отобразится название, исполнитель, а также альбом, год выпуска и ссылка на YouTube. Для iOS-устройств есть возможность покупки через iTunes для сохранения в коллекцию.

Фаны будут в восторге от биографии артиста, которая будет отображаться при поиске.

Недостатки, к сожалению, есть. Начнем с того, что оно относительно бесплатное. Free-версия может определить лишь 5 треков в месяц.

Помимо этого, постоянно всплывает реклама. Чтобы избавиться от недостатков, придется купить продукт.

к содержанию ↑

SoundHound

Сервис, который постоянно конкурирует с Shazam по качеству и скорости по звуку. Они практически не отличаются, за исключением некоторых моментов.

Важно! К сожалению она не распознает русскоязычную эстраду в любых ее проявлениях. Видимо, в базе попросту отсутствуют наши исполнители. Если они даже и будут петь на иностранном языке, программа никого не отыщет.

С другой стороны, база данных позволяет отыскать даже самые экзотические стили, недоступные для других.

Нередко SoundHound умудряется отыскать малоизвестных представителей Techno, PsyTrance, DownTempo и андеграундную тяжелую музыку «гаражных» групп.

Принцип работы аналогичен подобным: нажимаешь кнопку, подносить телефон микрофоном к источнику и ждешь.

Если песня застряла в голове, то можно и напеть. Результат также не заставит себя ждать.

Еще одна особенность: введите несколько строчек текста (если знаете) в соответствующем разделе, а затем жмите на искать. Для него нет каких-либо принципиальных различий.

В «нагрузку» к искомому треку предлагается ролик на YouTube, слова песни, возможность покупки в iTunes и не только.

Имеется 2 типа программы: Free и Full. Базовый функционал идентичен, но бесплатная может огорчить всплывающими баннерами с рекламой.

В платной, которая обойдется в 7 долларов, этого недостатка нет. С другой стороны, покупка необязательна, поэтому сами решайте, какую версию скачать.

Отличное приложение для тех, кто любит западную эстраду.


к содержанию ↑

Sound Search for Google Play

Это не стандартная программа, а виджет, который доступен всем владельцам Android версий 4 и выше.

В отличие от полноценной программы, которую надо запускать и тратить время, иконку SoundSearch можно свободно вывести на рабочий стол, чтобы активировать за надобностью.

Владельцы ОС 4.2 даже могут поставить виджет на экран блокировки, сэкономив еще больше времени на запуск.

Идентификация ведется силами серверов Google. Если поисковая машина нашла что-то похожее, результат тут же появится на дисплее.

Зачастую вся процедура не занимает более 3–5 секунд. В особых случаях, система может искать до 10–12.

Точность варьируется в пределах 85–92%. Это обусловлено тем, что оно не видит особых отличий между ремиксом и оригиналом.

Этот факт, конечно, омрачит любителей клубной культуры, но ничего не поделаешь.

Интерфейс минималистичен и ограничен всего одной кнопкой. Отличное решение для тех, кому не нужны дополнительные навороты и функции.

К тому же, искомый трек можно купить в Play Store.

Распознавание музыки онлайн

Распознавание музыки по звуку: ТОП-5 онлайн приложений и сервисов

[PDF] Крупномасштабное распознавание кавер-версии песни с использованием амплитуды 2D-преобразования Фурье title={Крупномасштабное распознавание кавер-версии с использованием величины 2D-преобразования Фурье}, автор = {Тьерри Бертен-Майе и Даниэль П.

В. Эллис}, booktitle={Конференция Международного общества по поиску музыкальной информации}, год = {2012} }

Крупномасштабное распознавание каверов включает в себя вычисление подобия элементов, которые могут учитывать различия во времени и темпе, что делает простые евклидовы измерения непригодными. Дорогостоящие решения, такие как динамическое преобразование времени, не масштабируются до миллионов экземпляров, что делает их непригодными для приложений коммерческого масштаба. В этой работе мы преобразуем матрицу синхронной цветности с помощью двумерного преобразования Фурье и показываем, что результирующее представление имеет свойства, соответствующие обложке… 

Просмотр через Publisher

Academiccommons.columbia.edu

Идентификация кавер-версии песни с помощью последовательностей двумерного преобразования Фурье

  • Prem Seetharaman, Z. Rafii
  • Computer Science

    2017 IEEE Processing Speech and Signal Speech, SignalSpeech and Acoustics International Conference and Signal and Acoustics

  • 2017

В этой работе проводится идентификация кавер-версии песни с использованием нового представления аудио в виде временных рядов на основе 2DFT, которое устойчиво к ключевым изменениям, изменениям тембра и небольшим локальным отклонениям темпа, и извлекает меру расстояния, которая инвариантна к меняется музыкальная структура.

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПЕСНИ С ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬЮ 2D-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ

  • Прем Ситхараман
  • Информатика

  • 2017
  • 2017
  • Эта работа основана на надежном представлении кавер-версии песни, которое основано на новаторских временах, FT и ключе D к идентификации кавер-версии песни с использованием ключа D. , тембральные изменения и небольшие локальные отклонения темпа, а также извлекает меру расстояния, инвариантную к изменениям музыкальной структуры.

    Идентификация кавер-версии с последовательностями форм тембра

    • Christopher J. Tralie, Paul Bendich
    • Математика

      ISMIR

    • 2015

    Введена новая низкоуровневая функция для идентификации кавер-композиций, которая количественно определяет относительные изменения спектра песни. в состоянии правильно идентифицировать 42/80 кавер-версий в наборе данных «Обложки 80».

    Крупномасштабная система поиска кавер-версий, разработанная с использованием методов машинного обучения делая аналогичные приложения для распознавания музыки более быстрыми и точными.

    Измерение кросс-сходства музыкальных разделов: основа для крупномасштабной идентификации каверов

    • Кан Цай, Дэшун Ян, Сяоу Чен
    • Информатика

    • 2017
    9002 идентификация песни на основе сегментации музыкальной структуры с целью сопоставления нерелевантных разделов и игнорирования нерелевантных, а экспериментальные результаты показывают, что все три метода в структуре значительно превосходят методы в их оригинальных произведениях.

    Абстракция признаков цветности с использованием многомасштабного 2D-FTM и N-граммы для поиска каверов

    Мы предложили метод абстракции последовательности признаков цветности, который может, по сравнению с обычными методами, повысить скорость методов идентификации кавер-песен, чтобы его можно было используется в…

    Многомасштабное индексирование хроматических n-грамм для идентификации кавер-песен

    Для повышения точности идентификации кавер-песен в большом музыкальном архиве предлагается метод суммирования признаков на уровне песни с использованием многомасштабного представления. Извлекаются хроматограммы…

    Крупномасштабная идентификация песен с использованием аккордов

    • Maksim Khadkevich, M. Omologo
    • Компьютерная наука

      Ismir

    • 2013

    Эта статья сосредоточена на концентрации. на высокоуровневом обобщении музыкальных композиций с использованием профилей аккордов, что обеспечивает самые современные результаты.

    Двухуровневая крупномасштабная система идентификации каверов на основе сегментации музыкальной структуры

    Предлагается новый метод идентификации кавер-версии, основанный на сегментации музыкальной структуры, который повышает среднюю среднюю точность метода двумерного преобразования Фурье с 9,5% до 12,1%, а также предлагает двухуровневую систему идентификации кавер-версии для повышения эффективности.

    Оценка характеристик аккордов и цветности и показателей динамической временной деформации в задаче идентификации кавер-версии песни

    • Л. Марсик, М. Русек, К. Сланинова, Й. Мартинович, Й. Покорный
    • Информатика

      CISIM

    • 2017

    Представлено сравнение трех уровней извлечения признаков (признаки цветности, расстояния вектора цветности, расстояния по хорде), показано, как каждый уровень влияет на результаты, и выделено пять баллов для метода динамической деформации времени. .

    ПОКАЗАНЫ 1–10 ИЗ 29 ССЫЛОК

    СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Наиболее влиятельные документы Недавность

    Крупномасштабное распознавание каверов с использованием хешированных ориентиров цветности

    В этой работе рассматривается проблема поиска каверов в базе данных миллиона песен и рассматриваются только алгоритмы может работать с такими данными и представляет первые результаты распознавания кавер-версий в наборе данных Million Song.

    Двоичное сходство цветности и локальное выравнивание применительно к идентификации каверов

    • Х. Серра, Э. Гомес, П. Эррера, Ксавье Серра
    • Информатика

      IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing1 9001 9001 9001 2008

    Мы представляем новый метод сравнения аудиосигналов, основанный на выравнивании тональных последовательностей, и его применение для обнаружения кавер-версий (т. е. различных исполнений одного и того же основного мюзикла…

    Идентификация «кавер-песен» с помощью функций цветопередачи и динамического программирования отслеживания битов

    • Д. Эллис, Грэм Э. Полинер
    • Информатика

      2007 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов — ICASSP 0040 ‘107

    • 2007

    Система, которая пытается определить такую ​​взаимосвязь между музыкальными аудиозаписями, включая лучшее исполнение по независимой международной оценке, где система получила средний взаимный рейтинг 0,49за настоящие кавер-версии среди 10 лучших возвратов.

    Clustering Beat-Chroma Patterns in a Large Music Database

    • Thierry Bertin-Mahieux, Ron J. Weiss, D. Ellis
    • Computer Science

      ISMIR

    • 2010

    A database of tens of thousands of песни в сочетании с компактным представлением мелодико-гармонического содержания (синхронная хромаграмма битов) и инструментами сбора данных (кластеризация), чтобы попытаться явно каталогизировать эту палитру гармонических и мелодических паттернов — по крайней мере, в пределах ограничений представления хроматических битов.

    Анализ типов функций Chroma для автоматизированного распознавания аккордов

    • Nanzhu Jiang, Peter Grosche, Verena Konz, Meinard Müller
    • Computer Science

      Semantic Audio

    • 2011 9000

    . в конвейере распознавания различных процедур распознавания аккордов, основанных на стратегиях сопоставления шаблонов и скрытых марковских моделях, и показывает, как различные процедуры зависят от типа основного признака цветности, а также от параметров, управляющих временными и спектральными аспектами.

    Векторы признаков динамической цветности с приложениями для идентификации каверов

    Результаты работы с базой данных классической музыки показывают, что предложенный биологически правдоподобный вектор признаков динамической цветности может быть успешно добавлен к обычному вектору признаков цветности в качестве дополнительного признака; это обеспечивает относительное улучшение производительности на 5,8%.

    Быстрое распознавание ремиксов музыкального аудио

    • М. Кейси, М. Слейни
    • Информатика

      2007 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов — ICASSP ’07

    • 2007

    Эффективный алгоритм автоматического обнаружения ремиксов поп-песен в больших коммерческих коллекциях с использованием локального хеширования (LSH), которое ускоряет автоматическую группировку. ремиксов на один-два порядка в тестовом наборе песен 2018 года.

    Представление среднего уровня для поиска на основе мелодии в аудиоколлекциях

    Представление мелодии с синхронизацией ударов, состоящее из выделяющихся мелодических линий, которые извлекаются из анализируемого аудиосигнала, и используется эффективный алгоритм поиска, основанный на хешировании с учетом местоположения. осуществлять поиск по сходству мелодических фрагментов.

    Оценка моделей музыкальных последовательностей на основе отсутствующих данных

    • Тьерри Бертен-Майе, Грэм Гриндли, Рон Дж. Вайс, Д. Эллис
    • Компьютерные науки

      2011 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов (ICASS1)

    • 2011

    В соответствии с этой мерой наиболее эффективный алгоритм вменения восстанавливает замаскированные участки, выбирая ближайшего соседа к окружающим наблюдениям в песне, что согласуется с большим количеством повторений в поп-музыке.

    Тональное описание полифонического звука для обработки музыкального контента

    • Э. Гомес
    • Информатика

      ИНФОРМАЦИЯ J. Comput.

    • 2006

    Метод извлечения описания тональных аспектов музыки из полифонических аудиосигналов с использованием различных уровней абстракции, различающих низкоуровневые дескрипторы сигналов и высокоуровневые текстовые метки.

    Статья о музыке+узнавание The Free Dictionary

    Музыка+Распознавание | Статья о музыке+узнавание The Free Dictionary

    Музыка+распознавание | Статья о музыке+узнавание The Free Dictionary


    Слово, не найденное в Словаре и Энциклопедии.

    Возможно, Вы имели в виду:

    Пожалуйста, попробуйте слова отдельно:

    музыка признание

    Некоторые статьи, соответствующие вашему запросу:

    • Музыка OCR
    • Годфрид Туссен
    • реализация
    • Сезар Камарго Мариано
    • Амузия
    • ОМРАС
    • Санатан Сангит Санскрити
    • Боб Роу
    • Борн (группа)
    • SmartScore
    • Калипсо Роуз
    • Джеффри Ланкастер
    • Награды Чембая
    • Рафаэль Сепеда
    • Ку Нимо
    Не можете найти то, что ищете? Попробуйте выполнить поиск по сайту Google или помогите нам улучшить его, отправив свое определение.

    Ваш комментарий будет первым

      Добавить комментарий

      Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *