Угадай мелодию: как работает Shazam? Шазам онлайн — найти песню на компьютер.

26.01.2019

Нам очень жаль, но запросы, поступившие с вашего IP-адреса, похожи на автоматические. По этой причине мы вынуждены временно заблокировать доступ к поиску.

Чтобы продолжить поиск, пожалуйста, введите символы с картинки в поле ввода и нажмите «Отправить».

В вашем браузере отключены файлы cookies . Яндекс не сможет запомнить вас и правильно идентифицировать в дальнейшем. Чтобы включить cookies, воспользуйтесь советами на странице нашей Помощи .

Почему так случилось?

Возможно, автоматические запросы принадлежат не вам, а другому пользователю, выходящему в сеть с одного с вами IP-адреса. Вам необходимо один раз ввести символы в форму, после чего мы запомним вас и сможем отличать от других пользователей, выходящих с данного IP. В этом случае страница с капчей не будет беспокоить вас довольно долго.

Возможно, в вашем браузере установлены дополнения, которые могут задавать автоматические запросы к поиску. В этом случае рекомендуем вам отключить их.

Также возможно, что ваш компьютер заражен вирусной программой, использующей его для сбора информации. Может быть, вам стоит проверить систему на наличие вирусов .

Если у вас возникли проблемы или вы хотите задать вопрос нашей службе поддержки, пожалуйста, воспользуйтесь формой обратной связи .

Если автоматические запросы действительно поступают с вашего компьютера, и вы об этом знаете (например, вам по роду деятельности необходимо отправлять Яндексу подобные запросы), рекомендуем воспользоваться специально разработанным для этих целей сервисом

В этом материале я поведаю, можно ли найти песню с помощью Shazam онлайн , как пользоваться приложением Шазам, а также расскажу о его аналогах на ПК. Музыка является неотъемлемой частью нашей жизни. Мы слушаем любимые мелодии дома, узнаём аккорды любимых песен на улицах, наслаждаемся знакомыми мотивами в кафе и ресторанах. Но что же делать в тех случаях, когда мы слышим отличную мелодию, но не знаем ни её автора, ни названия? Тогда нам на помощь придёт онлайн приложение Shazam, которое предоставит всю нужную информацию о понравившемся треке и поможет найти песню.

Приложение носит бесплатный характер, представлено на всех мобильных платформах (включая Windows Phone), каждый желающий может скачать данную программу на своё мобильное устройство и начать им пользоваться. Далее я расскажу, как использовать Шазам онлайн на компьютере. Всё что вам необходимо для распознавания музыки – это наличие смартфона или планшета с интернетом.

Ныне приложением пользуются более ста миллионов человек, и эта цифра постоянно растёт. При этом приложение получило и значок камеры, предлагая идентификацию изображений с логотипом Шазам (пользователь получит информацию о различных акциях, сможет считывать QR-коды и так далее).

Один из разработчиков приложения Крис Бартон (Chris Barton) пояснил, что слово «Shazam» в лингвистическом словаре означает восклицание во время исполнения каких-либо магических вещей. «Мы действительно думаем, что это прекрасное слово для той магической идентификации музыки, которую проводит наше приложение», — уверен разработчик.

По результатам ряда тестов приложения Shazam и SoundHound оставили позади программу, MusicMatch . Сами же приложение Shazam и SoundHound показали приблизительно одинаковые результаты в качестве распознавания музыкальных треков.

Shazam на ПК

Несмотря на то, что Shazam существует исключительно для мобильных платформ, его можно запустить и на компьютере с помощью эмулятора Андроид под названием Bluestacks 2 .

Онлайн аналоги Shazam на PC

В сети Интернет есть ресурсы, которые обладают похожим к Shazam функционалом. Среди них я бы отметил Midomi, MusicBrainz Picard, Tunatic, AudioTag и другие.

Midomi

Для осуществления распознавания музыки достаточно зайти на сайт midomi.com, нажать кнопку «Click and Sing or Hum» («Кликни, а затем пой или гуди), и программа попробует распознать мелодию, выдаст вам результат, а также предложит просмотреть клип данной песни на Youtube.

MusicBrainz Picard

Данное приложение позиционируется разработчиками как мощный редактор музыкальных файлов с функцией распознавания музыки с помощью вспомогательного сервиса AcoustID и аналог Шазаму. При этом я рекомендовал скачать данное приложение на ПК людям, имеющим понятие о специфике создания и редактирования музыкальных треков.

Tunatic

Данное приложение Tunatic для идентификации музыки онлайн работает в схожем с Шазам ключе. С прослушиваемой мелодии снимается акустический отпечаток и пересылается на сервер программы, где производится его сравнение с другими треками. Если совпадение будет получено, то пользователь получит название песни и автора, а также ссылку на более детальную информацию.

К недостаткам приложения я бы отнёс невозможность распознавания классической музыки.

Программу можно легко скачать и установить на свой ПК вот отсюда .

AudioTag

Данный ресурс позволяет загрузить на него песню (или дать на неё ссылку), проводит её идентификацию, а затем выдаёт результат. Поскольку пользователь в большинстве случаев не обладает искомым треком, то, по моему мнению, польза от AudioTag довольно сомнительна.

Заключение

Как видим, онлайн приложение Шазам обладает высоким уровнем функциональной полезности, при этом на ПК есть приложения (а в сети онлайн-ресурсы), которые могут составить Шазам определённую конкуренцию. Если вы не были знакомым с Shazam ранее, тогда присмотритесь к данному приложению, возможно, оно станет одним из ваших любимых и наиболее часто используемых.

Вконтакте

Технологии способны удивлять. Помню, как мне показали распознавание музыки на айфоне. Про Shazam тогда ещё ничего не знал, впечатления были на уровне американского wow-эффекта. А на днях набрёл на материал, где доступно и понятно рассказано о таинстве фокуса. Есть подозрение, что сеанс разоблачения будет интересен и вам, уважаемые читатели.

Существует клёвый сервис под названием Shazam , который по короткому музыкальному отрывку идентифицирует песню. Есть несколько способов, чтобы пользоваться им, но удобнее всего с помощью бесплатного приложения для iPhone (и не только, Symbian и Android не оставили в стороне ). Просто нажмите "tag now", держите микрофон телефона возле динамиков, и Shazam, как правило, определит песню, предоставив информацию об исполнителе, а также ссылки для покупки альбома.

Что примечательно в сервисе, он работает с малоизвестными песнями и определяет их даже в присутствии посторонних шумов. У меня получилось распознать трек, сидя в переполненном кафе и пиццерии.

Мне стало любопытно, как же это работает, и, к счастью, нашлась с объяснениями процесса. Конечно, там исключены некоторые детали, но основной идеей является то, что вы и предполагали: алгоритм сравнивает „отпечатки“ музыки, основанные на спектрограммах .

Вот основные шаги:

В Shazam заранее создали картотеку отпечатков музыки и сохранили её в базе данных.
Пользователь „отмечает“ услышанную песню, для которой генерируется отпечаток на основе десятисекундного образца звука.
Приложение отправляет отпечаток сервису Shazam, который ищет соответствия в базе данных.
Если соответствие найдено, информация о песне отображается у пользователя, в противном случае возвращается ошибка.

Вот как работает снятие отпечатков:
Вы можете представить музыкальное произведение как частотно-временной график, называемый спектрограммой. На одной оси откладывают время, на другой — частоту, на третьей — интенсивность. Каждая точка на графике представляет интенсивность конкретной частоты в данный момент времени. Располагая временную шкалу на оси х, а частотную — на оси у, получаем горизонтальную линию, которая представляет собой непрерывный чистый тон и вертикальную линию, иллюстрирующую мгновенный всплеск белого шума . Вот пример того, как может выглядеть песня:

Спектрограмма отрывка песни с пиками интенсивности, отмеченными красным цветом.

Алгоритм Shazam делает отпечаток песни путём создания этого трёхмерного графика и выявляет частоты „пика интенсивности“. Для каждого из этих пиковых значений он отслеживает частоту и промежуток времени от начала трека. В примере из статьи, я предполагаю, они находят около трёх подобных точек в секунду. [Обновление: комментатор отмечает, что в его собственной реализации ему нужно больше 30 точек в секунду.] Таким образом, отпечаток десятисекундного образца может быть следующим:

Частота в герцах	Время в секундах
823.44	1.054
1892.31	1.321
712.84	1.703
. . .	. . .
819.71	9.943

Shazam строит свой каталог отпечатков в виде хэш–таблицы , в которой роль ключа исполняет значение частоты. Когда Shazam получает отпечаток, как показано выше, он использует первый ключ (в данном случае 823.44) для поиска подходящих песен. Их хэш–таблица может выглядеть следующим образом:

Частота в герцах	Время в секундах, информация о песне
823.43	53.352, “Song A” by Artist 1
823.44	34.678, “Song B” by Artist 2
823.45	108.65, “Song C’ by Artist 3
. . .	. . .
1892.31	34.945, “Song B” by Artist 2

[Некоторые дополнительные подробности: Они не просто отмечают точку в спектрограмме, они отмечают пары точек: „пик интенсивности“ плюс вторую „опорную точку“. Поэтому их ключ содержит не только одиночную частоту, это хэш частот обеих точек. Что, в свою очередь, ведёт к меньшему числу коллизий (когда хэш двух различных ключей совпадает) и ускоряет поиск по каталогу на несколько порядков, позволяя им в большей степени использовать среднее время выполнения . Есть много увлекательных вещей, связанных с хэшированием, но я не собираюсь вдаваться в подробности, так что просто изучите ссылки в этом пункте, если вы заинтригованы.]

12 комментариев:

11.10.2010, 10:56 virens комментирует...

Занятно, спасибо Акулович.

По теме алгоритма. Это Time-Frequency Analysis, то есть это мгновенное Фурье-преобразование. БПФ берётся не по всему сигналу, а скользящим окном - то есть получается свёртка участка сигнала и функции окна. Это на пальцах и есть спектрограмма - фурье-преобразование сигнала в небольшом участке по времени. Получается такой бегущий фурье-спектр. Замечательный инструмент для анализа нестационарных сигналов.

Я эпизодически ковырял Time-Frequency Analysis на предмет того, можно ли его использовать для предсказания турбулентности при распространении света в атмосфере. И, хотя сейчас проект несколько сместился в сторону теории управления (интересна динамика компонентов системы), знакомство с Time-Frequency расширило мой кругозор весьма основательно.

А с угадыванием музыки это да, здесь метод в самую точку. Дальше корреляционное сравнение спектров композиции и известной песни. Скоро айфоны будут угадывать песню по насвистыванию:-) Ерунда, конечно, но почему бы и нет.

17.10.2010, 13:33 Dr.AKULAvich комментирует...

> Занятно, спасибо Акулович.
You are welcome:-)

Специально подождал недельку, будут ли новые комменты. Предположение подтвердилось. После комментария virens"а нечего добавить:-) Миша "задавил" всех мгновенным Фурье-преобразованием.

Мне приглянулась эта статья своими переплетениями с математикой, технологиями и применением "в быту". Так намного интереснее постигать научные знания.

22.10.2010, 12:55 virens комментирует...

@Dr.AKULAvich
Миша "задавил" всех мгновенным Фурье-преобразованием.
Никого я не давил. Просто твой пост настроил меня на волну радиостанции "Юность" и песню "Как молоды мы были" :-) Кстати, может быть мне ещё придётся Time-Frequency применять в моём проекте.

Мне приглянулась эта статья своими переплетениями с математикой, технологиями
Нету там технологий - это применение алгоритма анализа сигналов для увеселения праздношатающейся публики.

Так намного интереснее постигать научные знания.
Чтобы было веселее постигать, можно начать . Далее - matlab и tfkmvphdproject. И хотя тема моего Ph.D. другая, дела это не меняет. Если заинтересует, могу выслать тебе книжку несравненного Patrick Flandrin - он отец и бог этой области. Книжка у него просто классная.

25.10.2010, 21:03 Dr.AKULAvich