Эволюция и революция в распознавании музыки: От раннего Shazam до передовых решений на основе искусственного интеллекта

Помнит ли кто-нибудь, как ранние версии Shazam распознавали песни «на слух»? Почему сейчас уровень и качество совершенно другие, и то, что раньше удачно «угаданная» песня воспринималась чуть ли не как чудо, теперь мы считаем редкую нераспознанную композицию досадной ошибкой приложения?

Читайте нас в Telegram

Технология распознавания музыки прошла долгий путь с момента запуска Shazam в 2002 году. Первые версии сталкивались с серьезными проблемами, но достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения превратили эти сервисы в высокоточные и универсальные инструменты. В этой статье рассматривается эволюция технологии распознавания музыки, освещаются основные технологические достижения и приводятся примеры того, как искусственный интеллект улучшил идентификацию песен.

Ниже вы также можете прочитать, какие известные песни для Shazam было бы сложно распознать раньше, хотя это лишь предположение относительно выбранных музыкальных композиций, поскольку никаких документальных подтверждений найти не удалось.

1. Записи низкого качества и живые выступления:

Песни, записанные с низким качеством, или живые выступления с фоновым шумом было сложно распознать из-за ограниченных возможностей технологии аудио отпечатков.

Пример: ранний Shazam с трудом распознавал живые версии таких песен, как "Богемская рапсодия" группы Queen.

2. Непопулярные или малоизвестные треки:

Ограниченные размеры баз данных приводили к тому, что менее популярная или региональная музыка часто оставалась нераспознанной.

Пример: такие инди-треки, как "Take Me Out" группы Franz Ferdinand, часто оставались неузнанными.

3. Песни на иностранных языках:

Песни на других языках, кроме английского, были недостаточно представлены в базах, что затрудняло распознавание.

Пример: такие композиции, как "La Macarena" группы Los del Río, создавали проблемы для ранних версий приложений.

4. Инструментальная и классическая музыка:

Из-за отсутствия характерных вокальных элементов ранним системам было сложно идентифицировать инструментальные произведения.

Пример: классические композиции, такие как "Clair de Lune" Клода Дебюсси, было трудно распознать.

5. Короткие или неполные клипы:

Ранним версиям Shazam требовались более длинные аудио образцы для точной идентификации песни.

Пример: короткие фрагменты, например гитарный риф из песни "Smells Like Teen Spirit" группы Nirvana, были проблематичны.

6. Ремиксы и каверы:

Вариации ремиксов и кавер-версий часто оставались нераспознанными из-за отличий от оригинала.

Пример: ремиксы таких популярных песен, как "Everlong" группы Foo Fighters, было трудно распознать.

1. Улучшенная технология аудио отпечатков:

Первоначальная технология: базовые формы аудио отпечатков преобразовывали аудио в спектрограмму для создания уникальных идентификаторов.

Текущая технология: современные алгоритмы создают подробные и надежные отпечатки, способные работать с шумной средой и частичными аудиоклипами.

2. Расширение базы данных:

Первоначальные базы данных: ранние версии имели ограниченные базы данных песен.

Текущие базы данных: современные сервисы могут похвастаться обширными, всеобъемлющими базами данных, охватывающими миллионы треков, включая региональную и независимую музыку.

3. Облачные вычисления:

Первоначальная инфраструктура: ранние версии сервисов полагались на ограниченные возможности физических серверов.

Текущая инфраструктура: облачные вычисления позволяют масштабировать, быстро обрабатывать и сопоставлять аудио отпечатки с большими базами данных.

4. Мобильные технологии:

Первоначальные устройства: ранние сервисы работали на базовых мобильных телефонах с ограниченной вычислительной мощностью.

Современные устройства: современные смартфоны с усовершенствованными процессорами и более качественными микрофонами повышают качество захваченного звука и скорость обработки.

1. Машинное обучение и распознавание паттернов:

Алгоритмы ИИ постоянно обучаются и совершенствуются на основе больших массивов данных, повышая точность сопоставления аудио и уменьшая количество ложных срабатываний.

2. Нейронные сети:

Модели глубокого обучения справляются с вариациями в аудиообразцах, такими как фоновый шум, эхо и разное качество записи.

3. Обработка естественного языка (NLP):

NLP позволяет улучшить взаимодействие с пользователями, обеспечивая такие функции, как распознавание напетых или спетых мелодий и понимание голосовых команд.

4. Обработка в реальном времени:

ИИ позволяет обрабатывать аудиоклипы в режиме реального времени, обеспечивая практически мгновенные результаты распознавания.

5. Контекстная осведомленность:

ИИ может использовать контекстную информацию, такую как местоположение пользователя, история прослушивания и трендовые песни, для повышения вероятности правильной идентификации песни.

6. Расширенные возможности:

ИИ поддерживает такие дополнительные функции, как распознавание текстов, рекомендация музыки и интеграция с потоковыми сервисами.

Shazam

Сервис использует искусственный интеллект для улучшения технологии определения аудио отпечатков, что позволяет быстрее и точнее определять композиции. Интеграция с Apple Music и Siri обеспечивает удобство использования.

SoundHound

Сервис использует запатентованный искусственный интеллект под названием "Deep Listening", повышающий точность распознавания напеваемых запросов. Платформа Houndify объединяет распознавание голоса и идентификацию музыки.

Google Assistant

Сервис использует инфраструктуру искусственного интеллекта и машинного обучения Google для идентификации песен, даже малоизвестных, и интегрирует эту функцию в различные устройства.

Siri

Сервис использует ИИ и машинное обучение Apple для улучшения возможностей распознавания песен, особенно при интеграции с библиотекой Apple Music.

Путь от ранних технологий распознавания музыки до современных сервисов с поддержкой ИИ свидетельствует о значительном технологическом прогрессе. ИИ произвел революцию в точности, скорости и универсальности этих инструментов, позволив с удивительной точностью распознавать широкий спектр песен, от живых выступлений до ремиксов.

Time2Future ИИ Медиа

Все выводы и соображения, содержащиеся в этой статье, являются мнением редакторов Time2Future AI Guide; при использовании ссылка на Time2Future AI Guide обязательна.