Как найти названия песен из MP3, YouTube и других в Windows
Благодаря таким мобильным приложениям, как SoundHound и Shazam, распознавание музыки с использованием программ стало довольно простым. Тем не менее, у нас не всегда есть возможность поместить телефон в компьютерный динамик, чтобы проверить, что называется песней, воспроизводимой на радио или на YouTube. Тем не менее, есть отличная программа для распознавания музыки в Windows.
Для меня не редкость слушать интернет-радио или смотреть видео на YouTube, а интересная песня играет в фоновом режиме. Нахождение названия песни и исполнителя не всегда легко, а иногда и очень сложно (особенно, когда в песне нет слов). К счастью, есть отличное решение для Windows, которое прослушивает звук со всей системы и идентифицирует песни независимо от того, слушаем ли они их на YouTube, Spotify, в музыкальном проигрывателе, на веб-сайте или по-другому.
Мы устанавливаем My Music Recognition
Чтобы распознать музыку, мы будем использовать приложение, называемое Мое музыкальное признание.
Это инструмент, состоящий из драйвера для прослушивания и правильной программы, которая показывает распознанные песни в области уведомлений.
Установка состоит из нескольких этапов. После распаковки пакета ZIP мы обнаруживаем два установочных файла: VirtualAudioCaptureGrabber.exe и MyMusicRecognition.exe. Во-первых, мы устанавливаем Virtual Audio Capture Grabber, который является драйвером, ответственным за захват звука. Затем мы устанавливаем My Music Recognition, который является инструментом поддержки драйверов.
После установки мы запускаем программу. Значок будет отображаться с подсказкой в системном трее. Когда мы щелкнем правой кнопкой мыши по нему, мы заметим, что приложение запрашивает ключ API (Key API).
Чтобы получить его, вам необходимо зарегистрироваться на веб-сайте производителя, нажав ссылку «Регистрация на Echonest, чтобы получить ключ API». Регистрация очень короткая, и вам нужно только ввести свой адрес электронной почты, пароль и подтвердить создание учетной записи.
После нажатия ссылки активации отобразится наш API-ключ, который следует ввести в поле «Введите свой ключ API». С этого момента программа уже работает, и мы можем ее использовать.
Мы распознаем песни в Windows
После установки приложения и ввода ключа API, мы можем перейти в нужную часть, то есть распознать песни. My Music Recognizer обнаруживает песни, воспроизводимые в любой точке нашей системы. Принцип прост — если вы слышите звук в наушниках / динамиках, My Music Recognizer также слышит его и может попытаться распознать песни.
Нам не нужно предпринимать никаких дополнительных шагов для признания. Приложение работает автоматически в фоновом режиме и распознает саму песню, и когда она обнаруживает, она отображает уведомление на панели. Мы можем открыть песню на YouTube или в Spotify и проверить правильность программы.
Например, я воссоздал песню в Spotify, и приложение распознало ее правильно. Название песни и исполнителя отображается вверху, а внизу вы найдете ссылки, чтобы найти выбранную песню на разных сайтах.
Конечно, нет гарантии, что программа будет распознавать абсолютно любую песню — больше не будет с более популярными или классическими, но мы не можем ожидать что приложение распознает песню каждого нишевого художника.
Поделиться с друзьями:
Твитнуть
Поделиться
Плюсануть
Поделиться
Отправить
Класснуть
Линкануть
Запинить
Распознавание музыки — Ярослав Вальков — ЖЖ
Ещё со времён появления первых компьютеров со звуковой картой, способных проигрывать mp3, многие пытались собрать свою музыкальную коллекцию на винчестере или СD-дисках.Поначалу больших проблем с сортировкой не возникало. СD-диски вмещали мало, а жесткие диски, по объёму, далеко их не обгоняли. В коллекцию, как правило, собиралась только хорошо известная любимая музыка. Каждый mp3 файл можно было переименовать и вбить ID3-тэги вручную. Но объёмы винчестеров быстро росли, и покупая новый «огромный» винт, возникало желание «скопировать музыкальную подборку друга целиком», или «по быстрому перекатать себе несколько СD».
Но не все программы для «грабления» CD умели опознавать названия треков через CDDB, да и интернет, нужный для этого, был доступен единицам. В результате и появлялись файлы «Track01.mp3» и т.п., в папках с названием «Unknown artist». Естественно, если человек сам помнил, что за CD он переписал, или мог на слух легко опознать знакомые композиции, проблему можно было ещё решить. Но когда, переписанная от друга музыка, содержала незнакомые безымянные mp3, при этом приятно звучавшие, приходилось искать среди друзей тех, кто её мог узнать на слух. Мне лично встречались папки с названием типа «Моя любимая музыка», где лежали просто нумерованные mp3, не содержащие тэгов.
Время шло, винчестеры во много раз выросли в объёмах, и у некоторых людей скопились фонотеки, превышающие 300 или даже 500гб. Такую коллекцию сортировать вручную уже очень проблематично и затратно по времени. При этом в подобных больших коллекциях возникает сразу целый ряд проблем, начиная от полных дупликатов (байт в байт) и одинаковых mp3, у которых просто вбиты разные тэги, до «безымянных» фонограмм, у которых в отличие от оригинала отрезаны начало/конец, изменена громкость, или которые, возможно, подвергались повторному конвертированию в mp3, после записи в CD-Audio формате.
Так например многие диджеи (из-за того, что до сих пор, большая часть DJ-CD проигрывателей не читают mp3 диски и требуют только CD-Audio), вынуждены резать свежие mp3 в аудио-СD формате. А потом, берут друг у друга эти диски переписать, и, частенько, опять сохраняют в mp3 формате, при этом не заботясь вбивать названия треков с самодельной распечатки (которая может вообще отсутствовать). В результате, скопировав музыку у нескольких диджеев, можно получить у себя в коллекции две разные папки (например «Новый клубняк март 2008» и «Колбасные треки»), при этом они будут содержать одни и те же треки, но отличающиеся по битрейту и длительности (например изза обрезки/добавления тишины между треками). При этом, естественно, файлы могут не содержать названия песни ни в имени файла ни в ID3-тэгах, или даже иметь неправильные тэги (например артист-«Клубняк», название трека-«Дудки»).
С проблемой полных или частичных дупов уже давно и успешно справляется множество программ. При этом они используют весь набор частичного сравнения, от совпадения части файла, до частичного совпадения названий треков и данных в ID3-тэгах.
Но, до недавнего времени, распознавание безымянных и изменённых mp3 (другой битрейт, громкость, обрезка), возможно было только вручную.
На данный момент такие онлайн-сервисы как YouTube уже озаботились созданием ПО для распознавания контента заливаемого на сайт, чтобы не нарушать авторские права. Производители портативных проигрывателей типа iPod и т.п. озаботились распознаваним музыки, чтобы дать возможность пользователям их девайсов находить и покупать похожую музыку в интернет-магазинах. Независимые софтварные гиганты, запустили свои научно-исследовательские проекты по поиску технологий разнопланового анализа музыки например Search Inside The Music от Sun, позволяющие не только находить совпадающие по звучанию мелодии, но и классифицировать их по стилю.
1x и выше, включен плагин «Predixis MusicMagic» использующий его технологию (ранее компания MusicIP называлась Predixis). Правда данный плагин позволяет только составить плейлист из похожих композиций, поэтому позднее рассмотрим более функциональную программу MusicIP Mixer, которая кроме подбора плейлиста похожих по звучанию мелодий, умеет ещё искать дупликаты по звучанию, а так же может опознать мелодии и предложить исправить в них тэги. Сначала экскурс в историю.В августе 1999г в г.Александрия штат Вирджиния, четверо крупных специалистов в разных областях компьютерного анализа, распознавания, индексирования, основали частную компания Relatable, занявшуюся разработкой ПО на базе нескольких запатентованных ими технологий, основной из которых стала TRM (Technical Recognizes Music), названная разработчиками «универсальным штрихкодом для музыки». Принцип технологии состоит в обработке множества акустических характеристик мелодии, для создания «акустического отпечатка пальцев» — строки длинной менее одного килобайта.
По данным разработчиков, один сервер может находить до 5000 совпадений акустического отпечатка в секунду, обрабатывая до миллиона запросов в сутки. При этом допустима кластеризация. Разработчики утверждают, что TRM демонстрирует 99,4% точности на миллионах отдельных музыкальных файлов (точность гарантируется при потоке от 96kbps для MP3 и от 64kbps для WMA), а так же 98% при распознавании музыки в потоковом вещании. Уже в августе 2000го года был создан «The Relatable® Engine» — движок, который лёг в основу сайта musicbrainz.org. В декабре 2004 проект MusicBrainz был превращен в некоммерческую организацию MetaBrainz Foundation, но и по сей день использует бинарную версию TRM-сервера от Relatable, исходный код которого закрыт. Клиентская библиотека «TunePimp» (свободное ПО) легла в основу официальных клиентов MB Tagger (win32), PicardTagger (win/os x/linux/unix) и многих других. Подробнее о MetaBrainz можно прочитать в Википедии.Некоторые программы пошли далее, например Magic MP3 Tagger.
Для большей скорости и удобства разработчики включили в программу внутреннюю базу «отпечатков» на несколько тысяч самых популярных мелодий, по которой программа намного быстрее ищет совпадения не нуждаясь в интернет-запросах. В случае если совпадений не найдено, делается запрос к интернет-базе.Но новый шаг в развитии технологии массового распознавания музыки сделала компания Predixis, основанная в 2000ом году. Она разработала новую технологию, позволяющую не только идентифицировать мелодию, выявить дупы, но и подобрать похожую музыку! В 2005г был выпущен клиент и запущен сервер MusicDNS (который к августу 2006г содержал уже 22 миллиона «отпечатков»).
Рассмотрим отличие старой и новой технологий. По старой технологии от Relatable, программа вычисляла создавала «акустический отпечаток» и отправляла на TRMServer, сервер искал по базе похожий «отпечаток» и возвращал его TRM ID (уникальный номер), по нему можно было искать дупликаты или запросить информацию с этого же сервера о названии и исполнителе (MBID).
Если в базе «отпечатков» подобного небыло, то сервер для него создавал новый TRM ID и помещал в базу вместе с отпечатком. Недостатки: 1.Необходимо непрерывное подключение к интернету, так как TRM ID — это просто порядковый номер в базе Relatable; 2.По TRM ID можно было определить только полное совпадение, но не «похожесть».По новой технологи от Predixis для индентификации и сравнения музыки применяется PUID (Portable Unique IDentifier) — 128ти-битный (16 байт) индентификатор, который вычисляется непосредственно анализом мелодии и содержит в себе её базовые характеристики. Он сам может служить для определения «похожих» мелодий. При этом PUID может быть как вычислен самой программой, путём долгого математического анализа мелодии, так и получен с сервера, если посланный программой-клиентом «отпечаток» (делается в несколько раз быстрее полного анализа), найдётся в базе сервера. Преимущества очевидны: 1.PUID несёт информацию о музыке, позволяя искать «похожее по звучанию» 2.PUID может быть создан самой программой-клиентом или гораздо быстрее получен с сервера по «отпечатку», если он уже есть в базе.
В 2006г компания Predixis стала называться MusicIP, клиент переименовали в MusicIP Mixer. Хорошей новостью 12 марта 2006г, стало сообщение о партнёрстве MusicBrainz и MusicIP, в результате которого поддержка PUID была добавлена в базу MusicBrainz и в «MusicBrainz’ Picard Tagger». Соответственно расширилась база наименований, которые можно получить по PUID.
Отдельной группой стоят прогрммы, которые используют разные комбинации вышеуказанных сервисов и технологий, например Tunatic, которая позволяет записывая мелодию с микрофона, попытаться её опознать (как правило за 5-10сек от вступления). Из минусов — плохо опознаёт классику. Я думаю эта программка достойна того чтобы её опробовать, но этим займусь позднее.
Итак вернёмся к MusicIP Mixer. Сама по себе программа бесплатная, но в ней ограничена длинна подбираемого автоматически плейлиста (максимум 75 песен) и недоступны «Power Tools» (Power Search — расширенный поиск сразу по нескольким параметрам, более детальная классификация классической музыки, регулировка уровня разброса параметров песен в создаваемом плейлисте, функция сравнения музыкальных коллекций и создание плейлистов под разное настроение).
Я думаю эти функции для меня ценности не представляют, и не стоят тех $19 что за них просят (крэков кстати пока не нашел).
Скачав и установив версию 1.8.1b/win, я стал «издеваться» разными способами, проверяя на что способна её система определения мелодии и дубликатов. Предварительно конечно «скормил» программе каталог с музыкой на сканирование. Это процесс достаточно ресурсоёмкий. Сразу заметил что мой двухядерный «Intel Core 2 Duo E6300» (1.86GHz x 2), загружен только на половину. Полез в настройки, изменил «Nubmer of threads» с 1 на 2. Теперь проц загрузило на 100%, а процесс сканирования пошел заметно быстрее. Кстати, было замечено, что некоторые фонограммы сканируются секунд 30, а некоторые «пролетают» менее чем за 2 сек. Видимо те мелодии, PUID на которые есть в базе, определяются по акустическому отпечатку, для остальных PUID долго и кропотливо вычисляется. Позднее практика показала, что за сутки обработалось около 9000 песен, это примерно 10сек на одну песню (учитывая что в сутках 86400сек), при этом израсходовалось всего 300кб входящего трафика.
Первое что я сделал, это открыл одну из мелодий в SoundForge, подрезал начало и конец секунд по 5, сделал FadeIn и FadeOut, добавил громкость на 3db с помощью плагина «Waves L1-Ultramaximizer+» (этот плагин качественно лимитирует те моменты мелодии, которые после добавления громкости могли перешкалить за «0db», вызвав тем самым «clip» (обрезку), выражающийся зачастую как неприятный треск). В конце итогов я сохранил этот MP3 с другим битрейтом — 128kbps (был 256kbps) с другим именем «111.mp3», и проверил на всякий случай, чтобы в MP3 не осталось тэгов. Подложил файлик в наблюдемую программой директорию, секунд через 30 программа заметила его появление и просканировала. Список дупликатов пришлось закрыть и открыть снова, т.к. прога сама его не обновляет. Несмотря на то, что у «нового» MP3 небыло тэгов, название файла ничего не говорило, были обрезаны и подправлены начало и конец, изменена громкость и форма пиков сигнала, а также понижен битрейт, программа безошибочно дала тот же PUID, что и у оригинала, а так же отобразила в списке дупликатов.
Не смогла она опознать мелодию, только когда я визуально поделил мелодию на 4 равные части и поменял из них вторую и третью местами, а так-же когда подверг фонограмму жестокой компрессии плагином «Steinberg Magneto» (который имитирует запись на бобинный магнитофон с большим превышением уровня записи), при этом график мелодии превратился в одну толстую линию под -2db, без пиков и провалов. Видимо в алгоритме идентификации используется в том числе и временной амплитудный анализ.
Если захотите подчистить свою базу от дупов, будте осторожны, как я уже и писал, «MusicIP Mixer» считает файлы с разной громкостью или подрезанными началом/концом, одной и той же композицией. Перед выбором, какой из дупликатов удалять, советую послушать начало и конец мелодии, обратить внимание на громкость, битрейт и качество звучания.
Программа имеет дополнительную фишку: если с помощью данной программы корректировались теги, или на выделенных файлах была выбрана опция «Archive Analysis», в MP3 файл сохраняется дополнительный ID3-тэг размером менее 1кб, содержащий секции «MusicMagic Data» и «MusicMagic Fingerprint».
В случае, если этот файлик будет сканироваться на другом компьютере, где нет базы по сканированным файлам, или он изменит имя/папку, содержащаяся в тэге готовая информация, позволит не сканировать этот файл заново. Помимо вылавливания похожих мелодий и создания плейлистов мелодий, похожих на заданную, программа ещё имеет функцию «Fix Tags» при запуске которой, предлагается отметить галочками предлагаемые исправления для выделенных мелодий и применить их. Ещё есть функция «Discover» -поиск новой музыки, похожей на выбранную, через сайт MusicIP (я думаю, что это пока только зарубежные группы, да и то те, которые раскручивает MusicIP, хотя может это и не так, время покажет). Ещё есть функция «Sync With Winamp», думаю её назначение и так понятно.
В целом впечатление о программе положительное, хотя иногда маленько глючит интерфейс (содержимое столбцов может не соответствовать заголовку столбца), но это не мешает, т.к. столбцы можно тут же произвольно передвинуть. Приятным открытием было, что программа, после того как была «убита» через список процессов, при следующем запуске продолжила скан, будто ничего не произошло.
P.S. После того, когда все мои запасы музыки будут просканированы, и я начну реально приводить в порядок свою музыкальную коллекцию, где более 20000 файлов, возможно появятся нарекания или комментарии
Posted on 23 мар, 2008 at 12:00 | Ссылка | Оставить комментарий | 7 комментариев | Поделиться | Пожаловаться
Определите, пометьте и упорядочите свою музыкальную коллекцию
AudioRanger — Определите, пометьте и упорядочите свою музыкальную коллекциюАвтоматическое исправление ваших песен
Идентифицируйте, помечайте и систематизируйте аудиофайлы одним щелчком мыши. AudioRanger использует очень интеллектуальный алгоритм идентификации музыки.
Добавление высококачественных обложек альбомов
Поиск и добавление высококачественных обложек альбомов к аудиофайлам автоматически или вручную.
Современный редактор тегов
Групповое редактирование аудиофайлов в мощном табличном представлении с поддержкой функций отмены, повтора, вырезания, копирования, вставки, поиска, замены, импорта, экспорта, замены и многого другого.
Организуйте свою музыкальную библиотеку
Точно названные файлы и аккуратная иерархия папок обеспечат идеальную организацию и структуру вашей музыкальной библиотеки.
Удаление дубликатов песен
Автоматическое определение дубликатов песен и их немедленное удаление или перемещение в отдельную папку дубликатов.
Поддерживает все аудиоформаты
Поддерживает MP3, M4A, WMA, FLAC, Opus, Ogg Vorbis, WAV, AIFF и другие форматы файлов. Редактируйте теги ID3, APE, Vorbis Comments, MP4, ASF и Lyrics3.
Шаг 1: Выберите аудиофайлы, которые вы хотите исправить.
Шаг 2: Нажмите кнопку «Автоматический тег».
Шаг 3: Готово!
Автоматическое исправление ваших песен
В ваших аудиофайлах отсутствуют или неверны теги, изображения обложек альбомов или имена файлов? AudioRanger автоматически определит, пометит и упорядочит ваши
всю музыкальную коллекцию с легкостью. Он не только проанализирует реальную музыку ваших файлов, но также рассмотрит уже существующие метаданные, файл
шаблоны имен и иерархии папок для достижения наилучшего результата идентификации.
AudioRanger дополнит недостающую информацию данными, полученными из высококачественных онлайн-источников, таких как музыка базы данных MusicBrainz и AcoustID.
Добавить высококачественные обложки альбомов
Устали видеть пустые картинки-заполнители вместо красивых обложек альбомов при прокрутке своей цифровой музыкальной коллекции? AudioRanger автоматически найдет и добавит высококачественные обложки альбомов в ваши аудиофайлы.
AudioRanger использует архив обложек и другие популярные легальные онлайн-источники для получения обложки альбомов высокого разрешения (до 1200 x 1200 пикселей). Вы можете определить типы обложек альбомов, которые следует искать (например, только передние обложки или задние обложки). обложки) и предпочтительный размер обложки альбома. Вы также можете искать обложки альбомов вручную и даже редактировать обложки альбомов после их добавления.
Автоматически добавляйте высококачественные обложки альбомов к своим аудиофайлам.
Вы также можете искать и добавлять обложки альбомов вручную.
Редактировать новые или уже существующие обложки альбомов.
Выберите типы обложек альбомов для поиска.
Редактируйте более 100 различных аудиотегов в универсальном табличном представлении.
Пакетное редактирование тегов тысяч аудиофайлов одновременно.
Выбор, редактирование, вырезание, копирование и вставка точно так же, как в редакторе электронных таблиц.
Редактировать все аудиотеги в окне расширенного редактора тегов.
Многоуровневая отмена и повтор почти всех операций.
Импорт, экспорт, изменение размера, преобразование и изменение порядка обложек альбомов.
Поиск и замена текста, включая поддержку подстановочных знаков и регулярных выражений.
Переименовывать, перемещать и копировать файлы и папки на основе тегов.
Извлечение тегов из имен файлов и папок.
Современный редактор тегов
AudioRanger также является мощным и простым в использовании инструментом для ручного редактирования метаданных ваших аудиофайлов.
- Пакетное редактирование тегов тысяч аудиофайлов одновременно.
- Выберите, отредактируйте, вырежьте, скопируйте и вставьте так же, как в редакторе электронных таблиц.
- Многоуровневая отмена и повтор почти всех операций.
- Извлечение тегов из имен файлов и папок с помощью легко настраиваемых шаблонов имен.
- Переименовывать, перемещать и копировать файлы и папки на основе тегов.
- Импорт, экспорт, изменение размера, преобразование и изменение порядка обложек альбомов.
- Поиск и замена текста, включая поддержку подстановочных знаков и регулярных выражений.
- Замена, вставка, объединение, перезапись, удаление и разделение текста.
- Измененные поля выделяются другим цветом фона.
- Импорт и экспорт аудиотегов в другие приложения или из них.
- Редактировать теги на всех письменных языках мира (полностью совместимый с Unicode)
Организуйте свою музыкальную библиотеку
Правильная идентификация ваших аудиофайлов — это одно, а их идеальная организация — совсем другое. AudioRanger дает вам полный контроль, чтобы точно определить как должна быть структурирована ваша музыкальная библиотека. Ваши аудиофайлы заслуживают точно отформатированных имен и аккуратной иерархии папок!
Для этой цели AudioRanger поддерживает легко настраиваемые и простые в использовании шаблоны имен файлов и папок. Вы можете использовать разные шаблоны имен для альбомы отдельных исполнителей, сборники и отдельные треки. Кроме того, AudioRanger поддерживает расширенные функции шаблонов имен, такие как динамическое функции, атрибуты и даже завершение кода.
Идеально организуйте свои аудиофайлы.
С легкостью определяйте шаблоны имен файлов и папок.
Используйте расширенные шаблоны имен для еще большей гибкости.
Наслаждайтесь завершением кода во время ввода.
Используйте разные шаблоны имен для альбомов одного исполнителя, сборников и отдельных треков.
Удалить дубликаты аудиофайлов.
Задайте различные условия дублирования разрешения.
Определить повторяющиеся действия и папки.
Удалить повторяющиеся песни
По мере роста музыкальных коллекций растут и дубликаты. AudioRanger может автоматически определять дубликаты песен при добавлении новых файлов в ваш фонотеку и сохраняйте только одну копию каждого трека. AudioRanger может либо сразу удалить дубликаты, либо переместить их в отдельный дубликат. папка для ручного просмотра.
Вы можете использовать множество различных атрибутов аудиофайла, например, битрейт, размер файла или дату выпуска, чтобы решить, какой файл следует сохранить. Вы можете даже просмотрите и вручную откорректируйте дублирующийся план разрешения перед его фактическим применением.
Поддерживает все аудиоформаты
AudioRanger позволяет редактировать все аудиоформаты, теги и поля таким же простым и унифицированным способом.
Вам не нужно заботиться о звуке или
форматы тегов вообще. (Но вы все равно можете точно настроить многие низкоуровневые параметры тегов, если вы являетесь экспертом.)
AudioRanger поддерживает
- 16 форматов аудиофайлов, включая MP3, M4A, WMA, FLAC, Opus, Ogg Vorbis, WAV и AIFF
- 9 форматов аудиотегов, включая ID3v1, ID3v2, APE, комментарии Vorbis, метаданные MP4, метаданные ASF и Lyrics3
- 115 полей аудиотегов, включая название, исполнителя, исполнителя альбома, альбом, номер дорожки, номер диска, дату выпуска, обложку альбома, жанр, Рейтинг, Текст, Часть компиляции, Комментарий, Лейбл, Страна выпуска и многое другое
Дополнительные сведения см. в списке поддерживаемых форматов аудиофайлов и списке поддерживаемых метаданных аудиотегов.
Настройте используемые форматы тегов.
Тонкая настройка многих низкоуровневых параметров тегов.
Пришло время привести в порядок свою музыкальную коллекцию.
Загрузите AudioRanger сейчас и исправьте свою музыкальную коллекцию одним щелчком мыши.
Мы говорим, что вы не оглянетесь.
- Скачать сейчас
AudioRanger
- Домашний
- Скачать
- Профессиональная версия
- Поддерживаемые форматы файлов
Помощь и поддержка
- Часто задаваемые вопросы
- Контакт
Юридическая информация
- Политика конфиденциальности
- ЛСКП
- Кредиты
- Информация о компании
Получить информацию о безымянных треках — MusicBrainz Picard
zoronkiel 1
Есть несколько мп3, в которых нет никакой информации. имя файла представляет собой случайную строку символов, потому что я экспортировал их из ifunbox (утилита iphone), когда я сделал резервную копию своего iphone, прежде чем я обновился до более новой версии ios назад.
Только полезная информация находится в названии дорожки, где отображается только номер дорожки. Так, например, у меня есть папка с 55 потерянными файлами с именами типа «[без названия] [2164] [i-funbox.com].mp3» и тегом в поле заголовка «Дорожка 6». Та же структура подходит для остальных. И они не все из одного альбома, я получил около 3-4 mp3 по номеру трека, например, 4 случайных названных mp3 с треком 1 в теге title.
Запустите сканирование, и musicbrainz распознает только 16 из них. Даже после того, как я ввел отпечаток пальца, сгенерированный моим входом в систему musicbrainz.
Shazam легко распознал один из безымянных треков, но я не могу шазамить всю папку, и даже в этом случае я ищу надежный способ, потому что даже после того, как я позабочусь об этом файле, мне придется очистить всю мою музыкальную библиотеку и со временем появятся еще сотни подобных
InvisibleMan78 2
Вы, наверное, не хотите это слышать: это почти невозможно.
Но все песни, которые вы не узнаете сами во время их воспроизведения, будет крайне сложно угадать.
2 лайков
zoronkiel 3
Я так и прикинул, а как шазам это делает. Невозможно включить это в программное обеспечение, которое делает это с сохраненными файлами. Я не могу продолжать воспроизводить файлы в Shazam, чтобы справиться с массой неизвестных носителей
InvisibleMan78 4
зоронкиэль:а как шазам это делает.
Если вас интересуют подробности, вы можете прочитать научную статью, опубликованную Эйвери Ли-Чун Ван, в которой описывается, как работает Shazam.
Кратчайшее возможное описание:
Shazam создает спектрограмму для каждой песни в своей базе данных — график, отображающий три измерения музыки: частота, амплитуда и время.
Еще одно подробное объяснение того, как снимать музыку с помощью Shazam.
4 лайков
зоронкель 5
Ну конечно как-то это делает. Но мой вопрос подразумевал, как он может это сделать, и MusicBrain или другие различные приложения не включают такой код, где вы нажимаете, чтобы отправить и получать аналогичные результаты
mmirG 6
Я думаю, что Shazam (через Gracenote) имеет доступ к базе данных.
И этот доступ строго ограничен в целях поддержания дефицита и финансовой ценности этой базы данных.
3 лайков
реосаревок 7
Довольно много. AcoustID делает то же самое, что и Shazam, с полными файлами, просто (так же, как с Shazam) вы зависите от того, что у вас уже есть в реальной базе данных. У Shazam гораздо более сильный финансовый стимул иметь всю популярную музыку в своей базе данных, поскольку это их основной источник дохода. Так что, хотя он часто терпит неудачу с малоизвестной музыкой, он почти всегда работает с более популярными вещами. AcoustID в основном зависит от нас, музыкальных фанатов, поэтому я подозреваю, что у него больше хитов на абсурдно малоизвестных вещах, но может отсутствовать изрядное количество популярной музыки, которую никто из пользователей не слушает.
3 лайков
вне контекста 8
В случае, подобном вашему, попробуйте снизить порог совпадения дорожек в меню «Параметры» > «Дополнительно» > «Соответствие».
Если вы выполняете поиск AcoustId, который действует как своего рода проверка работоспособности, чтобы избежать полных несоответствий, сравнивая существующие метаданные с найденными данными и вычисляя аналогичным образом. Если сходство ниже порогового значения, сопоставление не выполняется.
Значение по умолчанию уже довольно низкое, 40%, но, поскольку у вас очень плохое состояние, попробуйте уменьшить его, может быть, даже до 0.
Также некоторое время назад у серверов AcoustId иногда возникали проблемы. В таком случае повторная попытка сканирования уже проверенных файлов может дать дополнительные результаты.
3 лайков
9
Привет. У меня похожая ситуация с вышеописанной. У меня есть куча старых аудио компакт-дисков с треками, которые я скопировал с виниловых синглов более 10 лет назад. Теперь я хотел бы копировать компакт-диски в MP3/FLAC без хлопот с перезаписью с оригинального винила. Основное отличие состоит в том, что я ДЕЙСТВИТЕЛЬНО знаю, что такое треки, но было бы здорово, если бы я мог выбирать метаданные из предложений, а не вводить каждый трек один за другим.
Треки, как правило, хорошо известны, и Shazam/Soundhound идентифицируют их за считанные секунды. Но я не получаю ни одного попадания при выборе «Сканировать» в Пикарде, даже с нулевыми пороговыми значениями — даже неправильных попаданий или предложений. Ничего. Я ожидал бы каких-то результатов, даже если бы они были неправильными.
Если я использую функцию «Поиск», я просто получаю списки дорожек, которые все называются «Дорожка 01», а не соответствуют длине дорожки.
Итак, я не уверен, что то, что я пытаюсь сделать, невозможно, делаю ли я это неправильно, или у серверов какие-то проблемы — может ли кто-нибудь дать какие-либо предложения, пожалуйста? Спасибо!
Иван Добский 10
наедук72:Если я использую функцию «Поиск», я просто получаю списки дорожек, которые все называются «Дорожка 01», а не соответствуют длине дорожки.
Как файлы в настоящее время помечены? Попробуйте использовать что-то вроде MP3TAG, чтобы вручную установить названия дорожек. Это позволило бы кнопке
Сканирование AcoustID должно пытаться сопоставить ваш звук, но если у вас есть что-то менее популярное или ваши записи начинаются немного в другом месте, то это может быть причиной того, что кнопка < SCAN > не может найти совпадения.
Ваш комментарий будет первым