Распознавание песни по голосу: Google научился распознавать песни по свисту и напеву

3 потрясающих веб-приложения для распознавания песни по напеванию мелодии

Некоторые из наиболее неприятных моментов в жизни связаны с моментами, когда у вас что-то крутится на кончике языка, и вы не можете сказать это вслух. Или в случае с забытой песней, скажем, она на краю ушей. Время ломать волосы или нет, но полезно знать, что Интернет существует, чтобы помочь решить и эту проблему.

Благодаря технологиям обработки и распознавания голоса вы можете получить настоящую песню, просто напевая мелодию или текст.

Поиграйте с этими тремя приложениями и избавьте свои серые клетки от проблем.

Мидоми

Мидоми – это аккуратный, хорошо продуманный веб-сайт и уникальная поисковая система, работающая на вашем голосе. Голосовой поиск занимает совсем немного места, потому что у Midomi есть большое сообщество любителей музыки. Конечная цель Midomi – создать наиболее полную базу данных музыки с возможностью поиска, частично с участием пользователей.

Поисковые запросы вызывают релевантные совпадения с видео с песнями и ссылками на розничные интернет-магазины, где можно купить песню, если хотите. Midomi также имеет расширенную поисковую систему, которая позволяет вам петь на любом языке и в стиле любого музыкального жанра. Конечно, вы также можете выполнить обычный текстовый поиск определенной песни, если знаете о ней какие-либо подробности. Midomi также дает вам «студию», чтобы петь ваши любимые песни и загружать их на сайт. Все песни, загруженные пользователями, также помогают расширять базу данных поисковой системы.

Shazam

Shazam – это приложение для идентификации песен (которое также работает как приложение для тегов), которое вы можете носить с собой в своем смартфоне. Shazam поддерживается iPad, iPhone и Ipod Touch, Android, Blackberry, Nokia и Windows Phone 7. С Shazam вы можете просто поднести телефон к песне, чтобы определить трек, купить его, посмотреть видео и поделиться им с друзьями.

Однако, в отличие от Мидоми, вы должны играть трек для Shazam, чтобы идентифицировать его с помощью тега – жужжание его не перестанет. Shazam имеет бесплатные и премиальные функции, но даже бесплатная версия рекомендуется для определения малоизвестных песен по тегам.

В Таблица тегов – это одно место, где вы можете находить музыку и покупать треки, если хотите, в интернет-магазинах, таких как iTunes. Тексты песен и обзоры альбомов также сделают ваш музыкальный опыт еще интереснее.

Musipedia

Musipedia это поисковая система по мелодиям. Как объясняется на сайте (для поиска мелодии) – вероятно, из трех, Musipedia дает вам лучшую комбинацию поиска, чтобы найти песню, если вы не можете разместить ее по имени. Вы можете использовать доступные онлайн-инструменты, такие как пианино на основе Flash или Java; вы можете рисовать заметки с помощью мыши; насвистывать мелодию в микрофон; поиск, нажимая на ритм с клавиатуры; используйте код Парсона; или просто воспользуйтесь старомодным текстовым поиском.

Сборник мелодий, мелодий и музыкальных тем доступен для редактирования любому желающему. Сайт приветствует вклады в создание базы данных.

Поиск песни по ее мелодии или мелодии, вероятно, лучший способ найти песню, когда все, на что вам нужно полагаться, – это туманные воспоминания. Какой из трех инструментов поиска вы бы выбрали в качестве предпочтительного, если не можете найти отсутствующую песню? Но тогда почему бы не использовать все три!

Три приложения для распознавания голосов птиц

Приложение Shazam, которое помогает определить, что за музыкальная композиция играет в данный момент, давно завоевало популярность у многих пользователей. И некоторые разработчики захотели распространить эту технологию на другие аудиообъекты, в частности на голоса птиц.

Конечно, идентифицировать звуки животных во всей их дикой красоте гораздо сложнее, чем распознать конкретную запись популярной песни. Однако некоторые из существующих на сегодняшний день приложений действительно способны узнать птицу по её песне с небольшой помощью со стороны человека.

Это перевод статьи Shazam for Birds: Three Apps That Recognize Bird Calls

Song Sleuth

Самое приятное в использовании и наиболее хорошо проработанное приложение. Если вы хотите узнать всё или почти всё о птицах, которых вы идентифицируете, то это приложение для вас.

Song Sleuth

Как только программа загрузится, она начнёт захватывать звук, отображая его на спектрограмме. Нажмите «Record», когда птица запоёт, а затем «Stop», когда собранного аудиоматериала будет достаточно.

Вы можете записывать бесконечно долго, хотя приложение рекомендует ограничиваться короткими фрагментами. Не забывайте своевременно удалять длинные записи, чтобы сэкономить место.

Song Sleuth позволяет редактировать вашу запись, чтобы выделить голос птицы, что особенно актуально при наличии посторонних шумов. Процесс редактирования немного сложный, хотя разобраться без учебника, на интуитивном уровне, вам будет под силу.

Затем приложение анализирует сделанную запись, и на основании вашей записи и вашего местоположения выдаёт список возможных вариантов, а также воспроизводимые образцы для сравнения. Если приложение не смогло идентифицировать вашу птицу, у вас всё равно остаётся возможность осуществить ручной поиск в базе данных, в которую входят даже звуки, издаваемые белками и бурундуками, голоса людей и кваканье лягушек. Помимо образцов звуков, база данных включает карты распространения, изображения и описания.

После того как вы определили свою птицу и сделали заметки, Song Sleuth сохранит данные на карте всех ваших записей. Вы можете редактировать, экспортировать или обмениваться полученными аудиофайлами с другими пользователями, а также повторно анализировать свои старые записи.

ChirpOMatic

Простейшее приложение и лучший распознаватель. Если вам нужны только максимально правдоподобные догадки, а не куча информации о птицах, то эта программа — ваш лучший выбор.

ChirpOMatic

ChirpOMatic открывается на экране записи, но сама запись начнётся только после нажатия большой красной кнопки. Нажмите на кнопку ещё раз, чтобы остановить процесс. Впрочем, через 12 секунд запись остановится автоматически.

Приложение автоматически анализирует сделанную запись и, приняв во внимание ваше местоположение и текущий сезон, предлагает несколько версий вместе с фотографиями и образцом голоса для каждой птицы. ChirpOMatic может также отправить вашу запись на сервер для более тщательного анализа. Если в данный момент ваш телефон работает в автономном режиме, вы можете сделать это позже.

ChirpOMatic не содержит много информации о птицах: для этого вам понадобится сопутствующее приложение — Chirp!, в котором имеются короткие записи о разных птицах, а также ссылки на информацию о них в Википедии и на сайте Лаборатории орнитологии Корнеллского университета. Chirp! вам понадобится и для того, чтобы воспользоваться полной базой данных о птицах, если догадки ChirpOMatic вас не удовлетворили.

В ChirpOMatic имеется «безопасный для птиц» бесшумный режим, позволяющий избежать громкого воспроизведения записей, чтобы не сбивать с толку настоящих птиц вокруг вас.

Bird Song Id

Неплохой запасной вариант. Используйте только в том случае, если первые два приложения не удовлетворяют все ваши потребности.

Bird Song Id имеет несколько «уродливый», но функциональный интерфейс. В целом программа справляется со своей задачей немного хуже, чем предыдущие два варианта, но надо признать, были случаи, когда ей удавалось распознать голоса птиц, которые вызвали затруднение у ChirpOMatic.

На главном экране выберите «Auto Rec» и попытайтесь получить как минимум 30-секундную запись пения птицы. По окончании записи нажмите «Stop» и затем «Automatic Recognition».

На странице с результатами для каждой птицы, предложенной программой в качестве возможного варианта, указывается оценка доверия. Вы можете запускать воспроизведение образцов голоса возможных птиц прямо со страницы результатов.

В разделе «My Recordings» отображаются ваши предыдущие записи с сортировкой по дате или по местоположению на карте.

Опять же, интерфейс некрасивый, но богатый данными.

Если вам не удалось получить качественную запись, попробуйте ответить на вопросы в разделе «Manual Id», указав высоту звука, прерывистость, громкость и т.д. Чтобы программа начала обрабатывать ваши ответы, нажмите на галочку, а не на непонятно зачем размещённую здесь кнопку «Quiz», которая автоматически запускает записи голосов различных птиц, чтобы вы могли тренироваться в их распознавании.

SongBird

Голубиный помёт. Небольшой урок для тех, кто хочет приобрести программу.

SongBird

Это приложение, удалённое из App Store через несколько дней после того, как мы его купили, не смогло идентифицировать или даже попытаться идентифицировать ни один птичий голос. Мы пробовали «подсунуть» ей одиннадцать качественных образцов птичьих голосов и три записи реальных птиц за окном, и каждый раз мы получали одно и то же сообщение об ошибке. При этом приложение не содержит информации о птицах, просто экран записи.

Если это не было откровенной афёрой, это было наихудшим приложением из тех, что мы когда-либо видели. (Кстати, компания Apple вернула наши десять долларов после непродолжительной вежливой переписки по электронной почте.)

Мы включили SongBird в этот список только в качестве предостережения. Не платите за приложения, не почитав предварительно отзывы о них и не получив хоть какие-то доказательства того, что они работают. Даже компании Apple с её, по общему мнению, строгими требованиями к своим разработкам не удалось довести это приложение до ума. Как ни странно, на пользовательском форуме Product Hunt это приложение набрало более 400 голосов, несмотря на то, что разработчик непрерывно «воевал» с недовольными пользователями в комментариях.

Заключение

Если вы решили приобрести только одно приложение для идентификации голосов птиц, отдайте предпочтение Song Sleuth. Автоматическая запись, богатые возможности редактирования и всеобъемлющая база данных птиц делают его самым мощным инструментом.

Если у вас есть какие-то проблемы с Song Sleuth, неплохой альтернативой ему могут стать ChirpOMatic и Bird Song Id. Всего лишь $14 за все три приложения — неплохая цена за то, чтобы почувствовать себя Белоснежкой, легко и непринужденно общающейся с птицами. Распознавание голосов птиц — очень сложная задача для компьютера, ни одно приложение не может справиться с ней идеально. Ваш мозг способен легко «отбросить» голоса всех других птиц, звучащих в фоновом режиме, но для нынешнего поколения алгоритмов сделать то же самое и понять, какую из пяти птиц нужно идентифицировать, пока ещё очень сложно.

В заключение напомним, что не стоит воспроизводить образцы голосов птиц в лесу, пока вы не закончите все свои записи. Некоторые звуки животные издают в особых ситуациях, когда речь идёт о спасении жизни, и если настоящие птицы услышат что-то подобное в ваших записях, это может повлиять на их поведение.

«Сбер» разработал нейросеть, которая распознаёт COVID-19 по кашлю, дыханию и голосу

В последнее время «Сбер» не перестаёт удивлять. Сегодня компания рассказала о разработке лаборатории искусственного интеллекта. Её команда смогла создать нейросеть, способную выявлять наличие коронавирусной инфекции по аудиоданным.

Источник изображения: Lenta

Для этого используется анализ спектрограмм трёх звуковых моделей — голосовой, дыхательной и звуки кашля. После получения звуковых данных информация переводится в спектрограмму, которая иллюстрирует энергию звука на разных частотах. После полученная информация вводится в свёрточную нейросеть, которая её потом обрабатывает и выводит результат. Поясним, что свёрточная нейросеть отличается от обычной тем, что нацелена на эффективное распознавание образов. Данная нейросеть как раз и сравнивает введённые данные с базой данных образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.

Как отмечает в своём заявлении Александр Ведяхин (первый заместитель председателя правления «Сбера») о своей готовности в создании такого алгоритма Лаборатория «Сбера» заявила в ноябре 2020 года. «Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR, что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики», — говорит Александр. Также он обращает внимание на то, что это «не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд».

В ближайшее время компания планирует выпустить специальное приложение для iPhone и смартфонов на Android, которое будет выполнять тестирование на COVID-19 по звукам. Также благодаря этому нейросеть сможет ещё лучше распознавать заболевание.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

API распознавания голоса Android в автономном режиме

Создание приложения для музыкального плеера в Android Studio — AI Music Player — воспроизведение песни из списка песен

Кто-нибудь может мне помочь?

Я разрабатываю приложение с распознаванием голоса через RecognizerIntent.

1. В какой версии Android официально реализовано офлайн-распознавание, доступное приложениям через API? Есть какое-нибудь заявление по этому поводу?
2. Судя по тому, что я читал, пока не знаю, разработчик не выбирает, будет ли распознавание голоса осуществляться через онлайн-сервис или офлайн-словари. Я прав? Или есть какой-либо документированный API для автономной работы?

благодаря

• См. Этот вопрос stackoverflow.com/q/17616994/1256219
• @brandall Интересно, могу ли я выбрать язык, на котором я буду распознавать? Теперь автономный языковой файл поддерживает мой язык (вьетнамский)! Я хочу создать приложение, которое распознает речь в автономном режиме ДЛЯ моего языка (вьетнамского)! Это возможно?? Весьма признателен!

Теперь в android 4. 1 возможно распознавание голоса в автономном режиме. проверьте эту статью статья

а также проверьте почетсфинкс

• techrepublic.com/blog/software-engineer/… публикуйте даты вашей ссылки, и я перехожу по ней в настройки-> ввод и не получаю возможности распознавания голоса, но, возможно, она была удалена из пользовательского ПЗУ.
• 3 Есть очень веская причина, по которой сфинкс не перевернул мир … не тратьте на это время
• @pfernandez — В чем именно причина?
• 1 Не знаю, зачем я это написал, должно быть, я был расстроен или что-то в этом роде. На самом деле я использую pocketsphinx. У него есть как … 4 различных способа его использования. Но только 1 работает, не давая постоянно ложных срабатываний (тот, в котором у вас есть словарь с примерно 4 словами, другой документ с фразами, которые объединяют слова словаря, и языковая модель с фонемами вашего языка).

Как искать песню по напеву в iOS

Это может не самая необходимая функция на iPhone. Однако часто так бывает, когда мурлыкаешь какую-то песню, и совершенно нет надежды вспомнить, что это за песня, так как попросту не знаешь этого.

Тема нашей статьи: как искать название песни в интернете при помощи iPhone просто напев мелодию.

Для этой цели у Apple есть встроенный сервис Shazam, который они приобрели в 2017 году. Это приложение распознает музыку, которая воспроизводится динамика другого устройства. Компания существенно усовершенствовала сервис и научила iOS девайс распознавать музыку, воспроизводимую на самом устройстве. Это очень удобно, когда смотришь какой-нибудь сериал на iPhone или  iPad, или играешь в игру и хочешь узнать кто автор музыки. Раньше для это необходимо было просто-напросто гуглить саундтрек к фильму или игре. Теперь просто запустить соответствующее приложение. Но мы будем говорить не об этом способе. А о новой функции, которая недавно появилась в Google, и как ею воспользоваться на iPhone или iPad. Так как они сделали нечто большее. Музыку можно распознать, просто напев ее в динамик телефона.

Как распознать песню на iOS

Данная функция появилась в недавнем обновлении Google, и сейчас мы расскажем как ею воспользоваться. При этом вам не нужно знать слов песни, достаточно внятно промычать ее в микрофон iPhone. Если при этом ни чего не происходит, похоже ваш iPhone нуждается в сервисе, сделать это можно в сервисном центре Apple Lab.

• Чтобы найти песню, понадобится приложение Google, если его до сих пор еще нет на вашем iPhone, скачайте из AppStore. Обратите внимание, речь идет о приложении  Google, а не о Google Chrome.
• Запускаем приложение и нажимаем микрофон в строке поиска.
• Говорим “Найти песню” и в область микрофона в течении 10-15 секунд “мычим” интересующий трек. После появится несколько вариант песен, выбираем тот, который мы действительно пытались найти. Важный момент, лучше именно мычать, не петь “ла-ла-ла” и “на-на-на”. Так как в этом случае Google будет пытаться найти песню по тексту.

Несмотря на “неважность” появления данной функции. В ее основе лежат сложнейшие алгоритмы, искусственный интеллект и машинное обучение. Google утверждает, что научить определять песню по напеву было довольно сложно. При обработке полученного из микрофона материала, поисковые алгоритмы убирают все лишнее, то как вы пытались напеть мелодию, оставляя только ритм и тембр голоса.

Таким образом Shazam больше не нужен. Найти любой понравившийся текст можно не выходя из приложения, активировав микрофон и тут же загуглив воспроизводимую мелодию. Мы абсолютно уверены, что следующий ход за Apple и совсем скоро, компания предложит нам что-то более интересное, чем давний конкурент.

«Яндекс» запустил тестовое распознавание отдельных голосов в колонках с «Алисой» Статьи редакции

Пока помощник может узнавать только одного человека.

В «умных» колонках с голосовым помощником «Алиса» появилось тестовая функция распознавания людей по голосу, рассказали vc. ru в «Яндексе» .

Чтобы записать свой голос, нужно сказать помощнику «Алиса, запомни мой голос» или «Давай познакомимся». На момент начала тестирования «Алиса» может записать только одного человека и отличать его от других.

К человеку, который записал свой голос, «Алиса» будет обращаться по имени, запоминать его музыкальные предпочтения и подбирать песни специально для него. В будущем «Яндекс» планирует добавить распознавание нескольких голосов по отдельности, дата запуска этой функции пока неизвестна.

5313 просмотров

{ «author_name»: «Андрей Фролов», «author_type»: «editor», «tags»: [«\u044f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441″,»\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c»,»\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438″,»\u0430\u043b\u0438\u0441\u0430″], «comments»: 43, «likes»: 23, «favorites»: 7, «is_advertisement»: false, «subsite_label»: «services», «id»: 84203, «is_wide»: true, «is_ugc»: false, «date»: «Mon, 23 Sep 2019 11:22:39 +0300», «is_special»: false }

{«id»:14066,»url»:»https:\/\/vc. ru\/u\/14066-andrey-frolov»,»name»:»\u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u0439 \u0424\u0440\u043e\u043b\u043e\u0432″,»avatar»:»08df3230-e7c6-dc7f-e428-4885f4055663″,»karma»:122792,»description»:»\u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 vc.ru»,»isMe»:false,»isPlus»:true,»isVerified»:false,»isSubscribed»:false,»isNotificationsEnabled»:false,»isShowMessengerButton»:false}

{«url»:»https:\/\/booster.osnova.io\/a\/relevant?site=vc»,»place»:»entry»,»site»:»vc»,»settings»:{«modes»:{«externalLink»:{«buttonLabels»:[«\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c»,»\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c»,»\u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c»,»\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c»,»\u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c»,»\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c»,»\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c»,»\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438″]}},»deviceList»:{«desktop»:»\u0414\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f»,»smartphone»:»\u0421\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u044b»,»tablet»:»\u041f\u043b\u0430\u043d\u0448\u0435\u0442\u044b»}},»isModerator»:false}

Блоги компаний

Еженедельная рассылка

Одно письмо с лучшим за неделю

Проверьте почту

Отправили письмо для подтверждения

Автоматическое распознавание текстов песен в пении | Журнал EURASIP по обработке звука, речи и музыки

Мы изучаем влияние вышеупомянутых методов распознавания на распознавание фонем и слов как в чистом пении, так и в пении, отделенном от полифонической музыки. Изучаются различные подходы к адаптации и языковые модели как на уровне фонем, так и на уровне слов.

3.1. Acoustic Data

Акустические модели распознавателя обучались с использованием базы данных CMU Arctic Speech (базы данных CMU ARCTIC для синтеза речи: http: // festvox.org / cmuarctic /). Для тестирования и адаптации моделей использовалась база данных, содержащая записи монофонического пения, 49 фрагментов (19 мужских и 30 женских) популярных песен, которые мы обозначим как. Длина спетых фраз составляет от 20 до 30 секунд и обычно состоит из целого куплета песни. Для адаптации и тестирования чистого пения мы использовали кратную перекрестную проверку в зависимости от тестового примера. Общий объем певческого материала составляет 30 минут, он состоит из 4770 экземпляров фонем.

Для тестирования системы распознавания на полифонической музыке мы выбрали 17 песен из коммерческих музыкальных сборников. Песни были вручную сегментированы на структурно значимые единицы (куплет, припев), чтобы получить спетые фразы, имеющие примерно такую ​​же продолжительность, что и фрагменты в монофонической базе данных. Получено 100 фрагментов полифонической музыки с певческим и инструментальным сопровождением. Обозначим эту базу данных как. Для этого тестового случая HMM были адаптированы с использованием всей базы данных.Для подавления эффекта инструментального сопровождения мы применили алгоритм разделения вокала, описанный в разделе 2.5.

Лирика обеих певческих баз данных была вручную аннотирована для справки. Транскрипции используются в контролируемой процедуре адаптации и при оценке автоматического распознавания текстов песен.

3.2. Оценка

Мы измеряем эффективность распознавания, используя правильную скорость распознавания и точность распознавания. Они определяются с точки зрения количества ошибок подстановки, ошибок удаления и ошибок вставки, сообщаемых для общего количества протестированных экземпляров.Правильный курс —

. (3)

и точность как

(4)

Эти два такта различаются только количеством вставок. При распознавании речи обычно сообщаются результаты по количеству ошибок в словах. Частота ошибок определяется как

. (5)

3.3. Адаптация моделей к певческому голосу

Для адаптации моделей к певческому голосу мы используем 5-кратную настройку базы данных, при этом пятая часть данных используется в качестве тестовых данных за раз, а остальные — для адаптации.Поскольку каждую песню пели несколько певцов, деление на части производилось таким образом, чтобы одна и та же песня появлялась либо в тестовом, либо в адаптационном наборе, а не в обоих. Один и тот же певец был допущен как в адаптационные, так и в тестовые наборы. Мы адаптируем модели, используя контролируемую процедуру адаптации, обеспечивая правильную транскрипцию системы в процессе адаптации.

Оценка качества распознавания проводилась без языковой модели; количество ошибок вставки контролировалось параметром штрафа вставки со значением, фиксированным на (по причинам, объясненным в разделе 3. 6).

В таблице 2 представлены скорости распознавания для систем, адаптированных к пению голоса с использованием разного количества классов на первом проходе адаптации, как представлено в таблице 1. Одно глобальное преобразование (G) явно улучшает производительность неадаптированной системы. Большее количество базовых классов на первом проходе адаптации улучшает производительность по сравнению с неадаптированной системой, но производительность снижается по сравнению с адаптацией одного класса. Использование всей информации для оценки глобального преобразования обеспечивает более надежную адаптацию, чем разделение доступной информации между различными классами.В случае нескольких классов может случиться так, что для некоторого класса может не хватить данных для оценки достаточно надежного преобразования.

Таблица 2 Коэффициенты распознавания фонем (39 сил) для чистого пения для систем, адаптированных с разным количеством базовых классов в первом проходе и 8 классами во втором проходе.

Был добавлен второй проход с использованием классов, определенных по акустическому сходству. Различное количество классов было сгруппировано с использованием речевых моделей, а также моделей, уже адаптированных к пению в первом проходе.На рисунке 3 представлены средние результаты распознавания от 2 до 20 классов в двух случаях. Различия в адаптации не являются статистически значимыми (максимальный доверительный интервал 95% для тестовых случаев составляет 2%), но это может быть связано с ограниченным объемом данных, доступных для адаптации. Классы адаптации, построенные на основе моделей, адаптированных к пению, лучше отражают характеристики сигнала и приводят к более надежной адаптации. Тем не менее, производительность не сильно зависит от количества базовых классов.

Рисунок 3

Показатели правильности и точности систем, адаптированных к пению, с использованием глобальной адаптации в первом проходе и от 2 до 20 базовых классов во втором проходе; классы определяются путем кластеризации акустически похожих гауссов из речи (отмечены кружком) и адаптированы к певческим (отмечены квадратом) моделям. Базовая линия глобальной адаптации отмечена постоянной линией.

В таблице 2 также представлены характеристики распознавания систем, адаптированных с различным количеством классов на первом проходе и 8 классами на втором проходе с использованием кластеризации для формирования этих 8 классов.Второй проход немного улучшает правильную скорость систем, в которых несколько классов использовались в первом проходе адаптации.

Для лучшего понимания эффекта процесса адаптации в таблице 3 мы представляем скорости распознавания фонем неадаптированных моделей и одного набора моделей, адаптированных к пению, используя в качестве тестовых данных базу данных речи и базу данных чистого пения. Система, адаптированная к пению, имеет гораздо более низкие показатели распознавания речи. В процессе адаптации модели изменяются таким образом, что адаптированные модели больше не представляют гласные речи.

Таблица 3 Коэффициенты распознавания фонем (правильный% / точность%) для речи и пения с использованием неадаптированных и адаптированных к пению моделей.

3.4. Гендерно-зависимая адаптация

Гендерные различия в певческих голосах гораздо более очевидны, чем в речи, из-за различных техник пения, описанных в Разделе 2.1. При распознавании речи во многих случаях используются гендерно-зависимые модели [32].

Адаптация к мужскому певческому голосу проверяется на четырех разных мужских голосах.Фрагменты, принадлежащие одному голосу, были сохранены в качестве тестовых данных, в то время как остальная часть мужского пения использовалась для адаптации речевых моделей с использованием однопроходной глобальной адаптации. То же самое делаем для адаптации к женскому певческому голосу, используя в качестве данных адаптации все женские певческие фрагменты, кроме тестируемого.

Результаты для индивидуальных голосов для систем распознавания, адаптированных к мужскому и женскому полу, представлены в Таблице 4 вместе со средними значениями по полу. Другой столбец в таблице представляет результаты распознавания тех же тестовых данных с использованием неадаптированной системы.

Таблица 4 Коэффициенты распознавания фонем (правильный% / точность%) для неадаптированных и адаптированных к полу моделей для 4 различных мужских и женских наборов.

Гендерная адаптация улучшает распознавание всех певцов. В частности, качество распознавания для певиц улучшено с отрицательных значений в случае неадаптированной системы. Отрицательная точность означает более 100% ошибок, что делает результаты распознавания непригодными для использования. В этом случае тестирование также проводилось без языковой модели с использованием фиксированного штрафа за вставку (см. Раздел 3.6 для объяснения).

3.5. Адаптация для конкретного певца

Модели, адаптированные для певческого голоса, могут быть дополнительно адаптированы к целевому певцу. Мы протестировали адаптацию певца для трех мужских и трех женских голосов. Адаптация к пению проводилась на глобальном этапе за один проход с использованием всего певческого материала, кроме целевого голоса. После этого адаптированные модели были адаптированы с использованием другой однопроходной глобальной адаптации и протестированы в 3 раза (для самца 1, самца 3, Fem 1 и Fem 3) или 5-кратного (для самца 2 и Fem 2), так что этот фрагмент за раз использовался при тестировании, а остальные как данные адаптации.

В таблице 5 представлены уровни распознавания для шести целевых голосов, для неадаптированных, адаптированных для пения и адаптированных для целевых голосовых систем. В среднем характеристики распознавания систем, адаптированных к конкретному певцу, ниже, чем у систем, адаптированных к пению в целом. Первая адаптация оценивает преобразование речи в певческий голос, но ее преимущество теряется при попытке дальнейшей адаптации моделей для целевого певца. Эта ситуация может быть из-за очень небольшого количества данных адаптации при попытке их переобучения [25].

Таблица 5 Коэффициенты распознавания фонем (правильный% / точность%) для 3 систем, адаптированных к мужскому и 3 женскому голосу.

Между певцами мужского и женского пола существуют значительные различия, что объясняет тот факт, что гендерно-зависимый распознаватель работает лучше, чем гендерно-независимый распознаватель. Системы, адаптированные к полу, имеют меньшую точность, чем системы, адаптированные к пению, но более высокую скорость правильности. В этих двух ситуациях может потребоваться различная настройка параметров шага распознавания (только здесь), чтобы максимизировать точность распознавания, но мы сохранили одно и то же значение для целей сравнения.

3.6. Языковые модели и результаты распознавания

Языковые модели на уровне фонем обучались с использованием фонетической транскрипции речевой базы данных, которая использовалась для обучения акустических моделей. База данных содержит 1132 фонетически сбалансированных предложения, более 48000 экземпляров фонем.

Чтобы проверить возможности моделирования построенных языковых моделей, мы оцениваем затруднения в тестовом тексте по сравнению с их недоумением в обучающем тексте. Сложности, связанные с моделями биграмм фонем и триграмм в тексте для обучения речи и в текстах песен из баз данных, представлены в таблице 6.Для языковой модели фонем нет никакого беспокойства по поводу OOV, поскольку все фонемы включены в словарь LM и распознавателя. Судя по затруднениям, наше предположение верно, и модель языка фонем, построенная с использованием речи, также хорошо представляет текст песни.

Таблица 6 Сложности биграммных и триграммных фонем и языковых моделей на уровне слов в обучающем тексте (транскрипции речевой базы данных для фонем, тексты для слов) и в тестовых текстах песен.

Для построения модели языка слов мы использовали текст 4470 песен, содержащий более 1,2 миллиона экземпляров слов, взятых с http://www.azlyrics.com/. Из общего количества примерно 26000 уникальных слов словарь из 5167 слов был выбран путем сохранения слов, которые встречались не менее 5 раз. Сложности языковых моделей уровня биграмм и триграмм, оцененные на обучающих данных и на текстах песен и базах данных, также представлены в Таблице 6. Процент OOV-слов в обучающем тексте представляет в основном слова на языках, отличных от английского, а также слова, которые появлялись слишком мало раз и были удалены при выборе словарного запаса.Сложность языковых моделей на них не намного выше, чем у обучающих текстов, а это означает, что тексты похожи в отношении используемых слов. Эта языковая модель хуже моделирует текст. Тем не менее, из почти 4500 песен мы смогли найти лишь немногим более 5000 слов, которые встречаются более 5 раз; Таким образом, языковая модель для текстов основных песен имеет весьма ограниченный словарный запас.

В процессе распознавания акустические модели выдают ряд гипотез на выходе.Языковая модель предоставляет дополнительные знания о том, насколько вероятны эти гипотезы. Балансом двух компонентов в декодировании Витерби можно управлять, используя масштабный коэффициент грамматики и параметр штрафа вставки. Эти параметры обычно устанавливаются экспериментально на значения, при которых количество ошибок вставки и ошибок удаления при распознавании почти одинаково. Мы исправили значения и, где ошибки удаления и вставки для распознавания фонем с использованием биграмм были примерно равны.Для других языковых моделей настройки не производились, чтобы добиться максимальной точности результатов распознавания.

3.6.1. Распознавание фонем

Средние показатели распознавания фонем для чистого певческого голоса с использованием различных языковых моделей представлены в таблице 7. Системы, использованные в тесте, используют модели, адаптированные к полу, с шагами адаптации и настройками теста, описанными в разделе 3.4. Параметры и равны и соответственно.

Таблица 7 Коэффициенты распознавания фонем (правильные% / точность%) для монофонического пения без языковой модели, униграммы, биграммы или триграммы с использованием моделей, адаптированных к полу.

Когда нет предварительной информации о вероятностях фонем (нет языковой модели), процент распознаваемых фонем довольно высок, но с низкой точностью. Включение вероятностей фонем в процесс распознавания (языковая модель униграммы) значительно повышает точность распознавания. Модели языка биграмм дают больший контроль над выводом распознавателя, обеспечивая более высокие скорости, чем униграмма. Для модели языка триграмм мы получили более высокую скорость распознавания, но с более низкой точностью распознавания.В этом случае также может потребоваться другая настройка параметров управления языковой моделью для максимальной точности распознавания, но мы сохранили те же значения для целей сравнения.

Оценка NIST 2000 г. для систем автоматического распознавания речи Switchboard [33] сообщает о частоте ошибок 39–55% для распознавания фонем в речи, в то время как самый низкий уровень ошибок (точность 100) в таблице 7 составляет примерно 65%. Несмотря на то, что наши результаты по распознаванию пения явно ниже, мы находим наши результаты обнадеживающими, учитывая, что распознавание пения ранее не изучалось.

Результаты распознавания фонем для вокальных линий, выделенных из полифонической музыки, представлены в таблице 8. Мы не использовали гендерную информацию о полифоническом материале, поэтому использовали системы, адаптированные для пения, с использованием всего материала из базы данных. Разделенную вокальную линию труднее распознать из-за некоторого вмешательства других источников, которые не были должным образом разделены, а также артефактов, вызванных алгоритмом разделения. В некоторых случаях части пения отсутствуют, например, согласные удаляются в начале слова алгоритмом разделения, что приводит к ошибкам распознавания.

Таблица 8 Коэффициенты распознавания фонем (правильность / точность%) для вокальной линии, извлеченной из полифонической музыки, без языковой модели, униграммы, биграммы или триграммы, с использованием моделей, адаптированных к пению.

3.6.2. Распознавание слов

Распознавание слов при монофоническом пении тестировалось на базе данных в 5-кратной настройке, представленной в разделе 3.3. Мы используем модели словесного языка, представленные в разделе 3.6, с объемом словаря 5167. Результаты распознавания для языковых моделей биграмм и триграмм представлены в таблице 9.Опять же, языковая модель и параметры штрафа вставки остались неизменными. В этом случае использование модели языка биграмм дает лучшие результаты, чем триграмма. Модель языка триграмм приводит к отрицательной точности для женского тестового примера, что означает слишком много ошибок вставки. Наилучшие полученные результаты — правильное распознавание одной пятой слов с использованием модели языка биграмм. Скорость распознавания пения, извлеченная из полифонической музыки с использованием того же словаря и языковых моделей, представлена ​​в той же таблице.

Таблица 9 Распознавание слов для чистого пения и вокальной партии, извлеченной из полифонической музыки, с языковыми моделями биграмм и триграмм.

Если замкнутая языковая модель словаря может быть построена из текстов песен в базе данных, то такое знание дает важное преимущество для распознавания [9]. Например, в случае с базой данных, модель языка биграмм, построенная из текста песен базы данных, имеет словарный запас всего 185 слов (по сравнению с размером словаря 5167 ранее использовавшейся языковой модели) и недоумение 2. 9 на том же тексте, предлагая уровень распознавания 55% с точностью 40% для моделей, адаптированных к пению, в 5-кратном тестовом примере.

Результаты распознавания слов низкие, с еще меньшей точностью, и как инструмент распознавания речи эта система не работает. Тем не менее, если подумать о целях поиска информации, даже очень несовершенная транскрипция текстов песен может быть полезна. Максимальное увеличение количества правильно распознанных слов, даже при большом количестве ошибок вставки, может оказаться полезным.В следующем разделе мы представляем два приложения для распознавания текстов песен.

5 лучших приложений, которые распознают песни по напеву

по Ташриф Шариф

Эксперт по Windows и программному обеспечению

Ташриф Шариф — разработчик программного обеспечения, ставший техническим писателем. Он обнаружил свой интерес к технологиям после того, как случайно прочитал технический журнал. Теперь он пишет обо всем, что связано с технологиями, от Windows до iOS и потоковых сервисов. .. Читать далее

• В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших приложений для поиска музыки, которые помогут вам найти свою любимую песню.
• Мы перечислили как приложения для Android / iOS, так и веб-приложения, к которым можно получить доступ с любого устройства.
• Изучите наш раздел «Программное обеспечение», где вы найдете отличную коллекцию звукового программного обеспечения.
• Посетите Windows 10 Hub, чтобы получить больше полезных руководств по приложениям и советы по устранению неполадок.

Чтобы исправить различные проблемы с ПК, мы рекомендуем Restoro PC Repair Tool:
Это программное обеспечение исправит распространенные компьютерные ошибки, защитит вас от потери файлов, вредоносных программ, сбоев оборудования и оптимизирует ваш компьютер для максимальной производительности.Исправьте проблемы с ПК и удалите вирусы прямо сейчас, выполнив 3 простых шага:

1. Загрузите Restoro PC Repair Tool , который поставляется с запатентованными технологиями (патент доступен здесь).
2. Нажмите Начать сканирование , чтобы найти проблемы Windows, которые могут вызывать проблемы с ПК.
3. Нажмите Восстановить все , чтобы исправить проблемы, влияющие на безопасность и производительность вашего компьютера.

• Restoro загрузили 0 читателей в этом месяце.

Бывает, что вы хотите запомнить текст песни, но все, что у вас есть, — это мелодия, которая циклически воспроизводится в вашей голове. К счастью, существует достаточно приложений, которые могут помочь вам найти песни, напевая.

В этой статье мы рассмотрим лучшие приложения, которые помогут вам находить песни, напевая. В этот список входят как веб-приложения, так и мобильные приложения, которые помогут вам находить песни на ходу.

Spotify патентует технологию распознавания эмоциональной речи для рекомендаций по песням

29 января 2021 г. в 9:30

Spotify может когда-нибудь предлагать песни на основе эмоций в вашем голосе, судя по недавно утвержденному патенту популярного потокового сервиса.Патент «Идентификация вкусовых атрибутов по звуковому сигналу» расширит существующую технологию распознавания речи Spotify, чтобы учесть не только то, какие слова произносятся, но и то, как они произносятся и кто их произносит, что, возможно, сделает итоговый плейлист более вероятным. пользователь ищет.

Вкус звука

Патент описывает способ определения нескольких битов информации о слушателе на основе его голоса и преобразования этих данных в рекомендацию по песне или плейлисту.ИИ будет принимать решение о том, что играть дальше, используя не только «эмоциональное состояние, пол, возраст или акцент», но и «метаданные окружающей среды». Как показано на рисунке справа, эти элементы включают ваше физическое положение и социальную среду вокруг вас. Так что если вы счастливая молодая женщина из Бруклина, устраивающая вечеринку на автобусной остановке, или сердитый мужчина средних лет, одинокий в парке, Spotify найдет для вас идеи песен. Легко представить себе игру с ИИ, расставляя разные акценты или фоновый шум, хотя это может испортить персональные рекомендации в вашей учетной записи.Тем не менее, система рекомендаций — один из лучших аргументов Spotify, поэтому методы ее улучшения будут естественным направлением деятельности компании.

«В сфере услуг потоковой передачи мультимедиа по запросу приложения потоковой передачи мультимедиа обычно включают функции, которые предоставляют пользователю персонализированные рекомендации по мультимедиа», — поясняет Spotify в патенте. «Одна из проблем, связанных с вышеуказанным подходом, заключается в том, что он требует значительного времени и усилий со стороны пользователя. В частности, пользователь должен утомительно вводить ответы на несколько запросов, чтобы система могла определить вкусы пользователя.Что требуется, так это совершенно другой подход к сбору вкусовых атрибутов пользователя, в частности, основанный на технологиях, так что описанная выше человеческая деятельность (например, требование ввода данных пользователем) по крайней мере частично устраняется и выполняется более эффективно. . »

Технология Spotify

Патент был первоначально подан в 2018 году. Технические возможности Spotify по выявлению и анализу факторов, которые он описывает в патенте, с тех пор улучшились, что важно, когда библиотека треков продолжает улучшаться.Spotify не сидел на месте, поскольку с тех пор технологии и культура изменили рынок потокового контента и голосовых технологий. Потенциальный голосовой помощник, обнаруженный в утечке почти год назад, по-видимому, все еще находится в разработке. Предполагается, что он добавит в мобильное приложение пробуждающее слово для управления поиском и воспроизведением контента. То же самое касается и других новых патентов, в том числе патента на создание караоке-треков, позволяющего пользователям накладывать свой вокал на музыку, и патента, который измеряет скорость ходьбы или бега и воспроизводит песни, соответствующие этому темпу.

Подписаться @voicebotai Подписаться @erichschwartz

Spotify тестирует интерактивную аудиорекламу, предлагающую бесплатные образцы на смарт-колонках в Великобритании

Spotify может разработать голосового помощника

Spotify наконец-то приходит в Alexa в Индии

---

Эрик Хэл Шварц — штатный автор и продюсер подкастов Voicebot.AI. Эрик был профессиональным писателем и редактором более десяти лет, специализируясь на рассказах о том, как наука и технологии пересекаются с бизнесом и обществом.Эрик живет в Нью-Йорке.

---

Предыдущая статья

Игра «Голоса знаменитостей» выиграла первый конкурс мультимодальных навыков Alexa

Следующая статья

Qualcomm становится вторым клиентом-помощником Alexa с новыми платформами для автомобильной кабины Snapdragon

---

Как работают приложения Music ID

Хотя кажется, что наши телефоны в наши дни могут делать практически все, время от времени они будут творить какое-нибудь маленькое чудо, которое будет казаться не чем иным, как волшебством.В случае приложений для идентификации музыки, таких как Shazam, SoundHound и многих других, часто может казаться, что то, что они делают для нас, вполне объяснимо. Эти приложения для распознавания музыки способны прослушивать короткий 4-5-секундный клип песни, а в некоторых случаях даже голос или голос пользователя, и могут правильно идентифицировать всю информацию об этой песне или мелодии за считанные секунды. . В течение многих лет люди пытались услышать то, что им нравилось, но не могли распознать, и до изобретения программного обеспечения для идентификации музыки не было способа решить эту проблему.

Начало

С появлением смартфонов возможности решения общих проблем резко возросли. Человеческая раса, больше не отрезанная от мира, осознает уровень связи друг с другом, намного более высокий, чем когда-либо в истории. Всевозможная информация всегда у нас под рукой, и это включает в себя обширную библиотеку практически всех песен, записанных в современной истории. При наличии всех этих данных может быть непросто решить, как лучше всего использовать эту библиотеку для поиска нужной информации.Приложения Music ID, такие как Shazam, проложили путь к программному обеспечению для распознавания звука. Вместо того, чтобы заставлять пользователя вручную искать в лабиринте данных о песнях, приложение генерирует уникальный отпечаток записанного клипа и сравнивает его с базой данных аналогичных отпечатков для каждой песни в библиотеке. Сервис был впервые запущен в Великобритании в 2002 году, но популяризовался позже, когда он появился на iPhone в США. Вскоре пришли другие, чтобы попытаться выйти на многообещающий рынок распознавания музыки в приложениях.

Как это работает

Хотя может показаться, что какая-то черная магия извлекает данные о вашей песне в мгновение ока, на самом деле это гораздо менее грандиозно и гораздо проще для понимания. Некоторые предполагают, что необходимо использовать усовершенствованную версию программного обеспечения для распознавания голоса, однако это было бы непрактично из-за препятствий, выходящих за рамки распознавания голоса, таких как идентификация самой песни и версии песни, поскольку многие песни имеют несколько версий одного и того же певица. Вместо этого приложения работают с использованием запатентованных формул для преобразования данных песни в уникальные числовые коды.Для известных песен создается библиотека, и когда приложению предоставляется образец записи, оно создает для этого образца отпечаток пальца и сравнивает его с библиотекой. По сути, программное обеспечение для распознавания музыки делает со звуком то же, что Google делает со словами и изображениями.

Хотя это звучит достаточно просто, сложность программного обеспечения является наиболее частым источником проблем. Долгое время считалось непрактичным пытаться свести песню к набору цифр, поскольку в песне просто слишком много информации, чтобы ее можно было сократить до простого в использовании отпечатка пальца.Вместо этого программа создает трехмерный график песни для одновременного сравнения трех разных точек данных; частота, амплитуда и время. Таким образом, это позволяет программному обеспечению распознавания песен игнорировать незначительные части данных песни и сосредотачиваться только на высокоэнергетических, напряженных моментах. Эти отдельные точки данных генерируются для каждой песни примерно со скоростью три в секунду, что находится в пределах допустимой сложности кода для использования в качестве отпечатка пальца. Создатель Shazam подробно объяснил, как работает его алгоритм поиска аудио в этой опубликованной научной статье.

Голосовое управление — Spotify

Для: Mobile and Car Thing

Используйте свой голос с Spotify для управления воспроизведением без помощи рук.

Выберите свое устройство, чтобы включить или выключить голосовое управление.

Автомобиль

Вам не нужно ничего делать, чтобы начать использовать свой голос в Car Thing, просто скажите «Привет, Spotify», чтобы начать.

Выключить голосовое управление

Если вы не скажете «Привет, Spotify», Car Thing вас не слушает.

Вы можете выключить микрофон, если не хотите, чтобы Car Thing принимал голосовые запросы:

1. Нажмите кнопку настроек.
2. Выберите Микрофон .
3. Коснитесь или нажмите диск, чтобы выключить микрофон.
   Совет: Повторите шаги, чтобы снова включить микрофон.

Или попросите Car Thing выключить микрофон голосом. Скажите «Привет, Spotify, микрофон выключен».

Примечание: Когда микрофон выключен, вы не можете использовать его для его повторного включения голосом.

Что вы спросите?

Используйте свой голос для воспроизведения, показа, сохранения и управления музыкой и подкастами. Вы также можете использовать его для доступа к экранам и настройкам Car Thing. Ознакомьтесь с некоторыми примерами каждого из них ниже.

Мы всегда добавляем новые функции и команды, поэтому проверяйте наличие новых дополнений.

Посмотреть или показать

Спросите:

• Слушайте что угодно, чтобы мгновенно слушать.
• Показать что угодно, чтобы увидеть результаты на выбор.

Совет: Результаты воспроизведения основаны на вашей истории прослушивания.Если это не то, что вы хотели, вы можете выбрать другой результат на экране или попробовать другой запрос.

	«Привет, Spotify, играть …	«Привет, Spotify, шоу …
Исполнители, альбомы, песни	… Дуа Липа « … Abbey Road» … Снова в путь «
Подкасты	… Криминальный наркоман » … Последний подкаст слева»
Плейлисты	…Откройте для себя еженедельник « … The Listening Post»
Жанры и настроения	… хип-хоп « … веселая музыка»
Рекомендации	… что-то « … подкаст»
Что-то связанное с тем, что играет	… еще как « … что-то еще» … этот исполнитель « … этот альбом»

Сыграй или покажи: Советы по автомобилям

Все команды воспроизведения или показа работают для Car Thing, но есть и другие способы использовать свой голос для ярлыков Car Thing:

«Привет, Spotify , играй …

• … мой ежедневный драйв «
• … preset 4 ”
  Совет: Вы также можете сохранять предустановки с вашим голосом.

«Привет, Spotify, , шоу …

»

• … моя библиотека »
• … мои плейлисты »
• … мои подкасты »
• … мои альбомы »
• … мои художники »
• … мои сохраненные песни »
• … мои серии »
• … мои ежедневные миксы »
• … мой недавно сыгранный »
• …мои настройки »

Вы также можете использовать свой голос для некоторых настроек Car Thing:

«Привет, Spotify…

• … увеличить громкость »
• … отключение микрофона »

Сохранить

Добавьте в вашу библиотеку коллекции.

«Привет, Spotify…

• … добавить это в плейлист »(скоро на Car Thing)
• … Мне нравится эта песня »
• … подписывайтесь на этот подкаст »
• … сохранить в предустановку 3 дюйма (только Car Thing)

Контроль

Те же элементы управления, что и в приложении, без необходимости нажимать.

«Привет, Spotify…

• … пропустить »
• … пауза »
• … резюме »
• … предыдущий »(только Премиум)
• … включить перемешивание »(только Премиум)
• … включить повтор »(только Premium)

Не работает?

• Убедитесь, что микрофон включен в настройках приложения / устройства.
• Уменьшите фоновый шум.
• Убедитесь, что ваше приложение / устройство подключено к сети.
• Попробуйте перефразировать свой запрос.Не забудьте начать с «Привет, Spotify».

Ваши голосовые данные

Spotify использует ваши голосовые данные, чтобы распознать, что вы говорите, чтобы лучше вас понять и помочь нам ответить или предпринять действия.

Узнайте больше о ваших правах на данные и контроле при использовании голоса в Spotify.

3 приложения для распознавания музыки, которые скажут вам: «Что это за песня?» Shazam, MusiXmatch, SoundHound

Эта запоминающаяся мелодия, которая звучит у вас в голове, может повторяться часами, если не днями.Как бы вам ни нравилась эта песня, есть одна большая проблема: вы не знаете ее названия. Поскольку вся горячая новая музыка выпускается и воспроизводится по телевизору или в вашем любимом баре, вам может потребоваться несколько прослушиваний, пока вы не поймете название.

Вы можете попробовать поискать слова в Google, но часто вы просто зацикливаетесь на ритме или звуке и даже не можете вспомнить слова в песне.

К счастью, есть несколько простых приложений для распознавания музыки как для Android, так и для iOS, которые могут мгновенно дать вам название практически любой песни.

Приложение для прослушивания и распознавания музыки

Вы в ресторане и вам очень нравится фоновая музыка. Или вы находитесь в продуктовом магазине, и из динамиков играет запоминающаяся мелодия. Или, может быть, вы в тренажерном зале, и там играет песня, которая поднимает вам настроение. Но вашего друга, который знает каждого исполнителя и каждое название каждой песни, нет рядом. Что вы делаете? Откройте свой смартфон, коснитесь экрана, и через несколько секунд Shazam сообщит вам песню, исполнителя, альбом и предоставит ссылки для добавления песни в вашу библиотеку.

Shazam какое-то время было самым известным приложением для распознавания музыки. По мере того как приложение стареет, количество функций продолжает расти. Он также невероятно прост в использовании.

Все техн. Без наполнителя.

Оставайтесь на шаг впереди технологической кривой с The Current, доставляемой два раза в неделю. Никакой ерунды, никакой назойливой рекламы, никакой ерунды.

Если есть песня, под которую вы играете, но можете понять, как она называется, нажмите логотип Shazam в центре телефона, и приложение покажет вам название песни, исполнителя, текст и даже связанные песни. или художников, которые могут вас заинтересовать.

Приложение можно бесплатно загрузить в магазине Google Play или Apple App Store.

Единственным недостатком Shazam является то, что пользователям нужно платить за удаление рекламы. Однако это не мешает вам искать новую музыку в любое время.

Используйте голосовые команды для определения песен

SoundHound — еще одно удобное приложение, доступное для пользователей Android и Apple. Подобно Shazam, SoundHound предоставляет вам названия песен, исполнителей и названия.

Единственная функция, которая разделяет эти два приложения, — это настройка голосовых команд SoundHound.При слове «Хорошо, собака» приложение будет ожидать инструкций, будь то поиск музыки или прослушивание песен по названиям. Если у вас в голове застряла мелодия, но вы не можете придумать текст, вы можете напевать мелодию в свой микрофон, и он будет искать названия на основе вашего напева,

Однако эта функция требует длительного времени поиска и не Я не всегда даю вам правильную песню. Это может дать вам совершенно неправильную песню или может дать вам песню, которую вы искали, а также несколько других.

Приложение для распознавания песен, ориентированное на тексты песен

MusiXmatch работает несколько иначе, чем приложения для распознавания музыки Shazam и SoundHound. Хотя он по-прежнему будет слушать музыку поблизости, он в значительной степени ориентирован на лирику.

Как только приложение обнаружит для вас песню, приложение сразу же покажет текст песни, начиная с момента, когда вы начали запись. Текст песни в стиле караоке будет продолжаться до конца песни, позволяя вам получить название и сингл.

MusiXmatch доступен в Google Play и App Store.Единственным недостатком этого приложения является то, что большая часть текстов и информации, связанной с песнями, поступает от пользователей. Приложение настроено на основе балльной системы, и если у пользователя достаточно баллов, он может отправлять изменения для песен после утверждения.

SoundHound — Голосовой интеллект в любом месте

То, что когда-то было просто приложением для идентификации музыки, позволяющим пользователям идентифицировать песни с помощью распознавания звука, SoundHound с тех пор позиционирует себя как грозный игрок в сфере голосового помощника.Используя свои расширенные возможности в обработке естественного языка, SoundHound запустил голосового помощника Hound, чтобы позволить людям взаимодействовать с чем угодно — от автомобилей до кофемашин — так же, как они взаимодействуют друг с другом. Виртуальный помощник Hound, работающий на движке «Speech-to-Meaning», лежащий в основе платформы Houndify, лежит в основе роста SoundHound и партнерских отношений с такими компаниями, как Mercedes-Benz, Motorola и Pandora.

Создание ценности

В этом видении более взаимосвязанного мира Hound и лежащая в его основе платформа Houndify играют уникальную роль в сфере голосового помощника.Houndify — единственная независимая платформа искусственного интеллекта, позволяющая компаниям интегрировать голосовой интеллект в свои продукты, сохраняя при этом контроль над своим брендом и пользовательским интерфейсом. [1] Предоставляя поддержку таких услуг, как настраиваемые слова для пробуждения (например, «Привет, Siri»), которые предприятия могут адаптировать к своему собственному бренду, Houndify выделяется как решение B2B для голосового интеллекта. Встроенный голосовой помощник легко интегрируется с пользовательским интерфейсом бренда.

SoundHound также предоставляет множество инструментов для разработчиков и графов знаний как часть своего набора технологий, а также более 125 областей понимания.Это более чем в четыре раза больше доменов, доступных через Siri и Google. [2] Домены — это программы, которые предоставляют диалоговые интерфейсы для определенной темы (например, спорт, рестораны и т. Д.). При включении в продукте эти домены позволяют пользователям взаимодействовать с продуктом на естественном языке, а не запоминать жестко запрограммированные команды. Благодаря этому растущему набору областей и возможностей SoundHound имеет не только преимущество в виде передового и высокоскоростного механизма распознавания речи, но и его масштабируемость в качестве голосового помощника AI.

В дополнение к этим функциям SoundHound тестирует бета-версии, чтобы повысить ценность для своих клиентов, включая обнаружение эмоций, автоматический языковой перевод и голосовую биометрию. [3]

Захват значений

Компания SoundHound, оцениваемая в более чем 1 миллиард долларов, в 2018 году привлекла раунд серии D на 100 долларов, чтобы стимулировать рост своей платформы Houndify в новых вертикалях, а также для финансирования географической экспансии на новые рынки, включая Китай, Германию и Францию.[4] Потоки доходов SoundHound включают доход от рекламы приложения SoundHound для распознавания музыки, а также абонентскую плату от технологии Houndify. [5]

По мере того, как SoundHound расширяет свою технологию голосовой поддержки в новых вертикалях и выстраивает стратегические партнерские отношения в этих отраслях, изучение новых моделей может позволить SoundHound творчески извлечь выгоду из своего роста. Например, модели распределения доходов могут быть способом дальнейшего стимулирования роста за счет согласования стимулов и обеспечения большего потенциала роста по мере масштабирования платформы.

Источники

[1] https://www.businesswire.com/news/home/20180503005588/en/SoundHound-Raises-100-Million-Strategic-Growth-Funding

[2] https://www.soundhound.com/houndify

[3] там же.

[4] https://www.businesswire.com/news/home/20180503005588/en/SoundHound-Raises-100-Million-Strategic-Growth-Funding

[5] https://vizologi.