Музыка анализа программного обеспечения

Question

Привет

Я могу представить себе это, но кто-нибудь знает, если Last.fm ранее использовали некоторую форму проекта с открытым исходным кодом для проведения анализа на музыку, чтобы определить подобную музыку.

Поскольку теперь он перешел в платную версию, я хотел бы сделать что-то, что может добавить известную музыку в мой плейлист. (Я ненавижу сканирование своего компьютера для подобной музыки вручную)

Не удалось - кто-нибудь знает о какой-либо системе, которую я мог бы использовать, чтобы заменить это? В идеале я бы хотел использовать какой-либо API/исходный код, который я могу использовать для автоматизации всего процесса в пакетных заданиях.

Спасибо,

[править] В идеале я искал что-то более по линии согласования контента. Я тип человека, который просто бросает всю мою музыку в одно неорганизованное место. Тогда, будучи ленивым, я бы идеально ожидал, что будет создан плейлист, дающий мне похожий музыкальный тип плейлиста.

Last.fm использует http://www.audioscrobbler.net/ - он также обеспечивает доступ к своей базе данных через API.

[/ править]

Answer 1

Музыкальное сходство - непростая проблема.

Существует два общих подхода к решению этой проблемы.

Подход 1. Данные по проблеме. Это подход LastFM и Pandora. Это в основном одна огромная база данных, которая поддерживается сообществом или группой экспертов. Обратите внимание, что для использования этого подхода вам понадобятся чистые метаданные или какое-то звуковое отпечатки пальцев, например musicbrainz. После того, как у вас есть база данных функций, вы можете использовать такие алгоритмы, как Pearson correlation coefficient, чтобы найти похожие объекты.

Подход 2. Алгоритмы броска при задании. В частности, алгоритмы компьютерного прослушивания. Это означает, что вы вычисляете векторы различных функций, которые содержит песня, и используя нейронные сети и множество других методов, вы найдете другие песни с похожими векторами. Этот подход был успешно использован для automatic genre classification и query by example.

Если вы ищете программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа музыки, marsyas может делать практически все, что может сделать коммерческий материал. Его мозговой ребенок George Tzanetakis, и на его веб-сайте вы можете найти много статей о состоянии дел с компьютерным прослушиванием.

Answer 2

Не было бы проще/эффективнее запроса (строить?) Некоторую базу данных Интернет, основанный на жанр/стиль/и т.д.? Я использовал last.fm и подобные сайты, но никогда не чувствовал, что они сделали что-то большее, чем это (по крайней мере, результаты не указали это);)

Answer 3

Я не очень уверен, что именно вы хотите, но как насчет MusicBrainz?

Answer 4

В веб-интерфейсе The Echo Nest есть веб-интерфейс, который включает в себя веб-сервис get_similar, который позволяет вам получать похожие исполнители к набору художников-семерок. Вы можете использовать это, чтобы помочь создавать плейлисты.Echo Nest также имеет набор веб-API, которые будут выполнять детальный анализ трека (аналогично вышеупомянутым Marsyas), который можно было бы использовать в качестве основы для метода подобия песни на основе акустики. (Предостережение, я работаю в Echo Nest). Конечно, если вы используете iTunes, есть некоторые консервированные решения. iTunes теперь имеет генератор музыкальных рецензентов/плейлистов, который будет создавать плейлисты песен от художников-симляров. Аналогично, у компании Mufin есть iTunes add, на котором будет выполняться акустический анализ ваших треков и использовать этот анализ для создания плейлистов.

Если вы заинтересованы в создании собственной системы подобия музыки, я предлагаю вам ознакомиться с работой ISMIR (Международного общества поиска музыки). Есть довольно много исследований вокруг сходства музыки и плейлистов, которые вы найдете полезными. Вы можете найти материалы на ismir.net

Answer 5

Чтобы быть понятным, AudioScrobbler - это технология, созданная Last.fm для запуска их службы. Они собирают статистику на треках, которые люди слушают (также «Like of tracks and artist»).

Так Last.fm делает социальное сходство ... пользователей, которые слушали X прослушали Y - Вам нравится X так, может быть, вы также как и Y.

Учитывая достаточно большую базу пользователей, направляющее статистику, социальное сходство скорее всего, обеспечит лучшие результаты, чем подходы к компьютерному анализу. Например, попробуйте запросить API-интерфейс Last.fm для подобных художников кому-то, кого вы знаете, - вероятно, появляются хорошие матчи и несколько неясных или странных, которые, тем не менее, отражают привычки слушателей реальных людей. Чем более неясным художник вы ищете, тем более вероятно, что вы получите странные матчи.

Даже если вы можете получить метод классификации классического жанра, описанный Джорджем Тзанетакисом, чтобы работать хорошо, вы упускаете субъективные суждения о качестве, предоставляемом настоящими людьми. например, два трека выглядят как «Джаз», но есть много разных видов джаза ... и мне могут быть интересны не-джазовые альбомы, в которых играл любимый джазовый музыкант. Социальное сходство, скорее всего, захватит эту информацию.

Answer 6

Раньше я использовал микшер Predixis Magic. Он выполнит краткий анализ звука в файле, произведет «отпечаток пальца» и сравнит его с отпечатками пальцев в центральной базе данных. Если он указан, он установит идентификационный код, который является результатом анализа всего файла в копии клиента. Если это не так, он сделает полный анализ на клиентском компьютере (займет некоторое время) и загрузит его в центральную базу данных и сохранит локальную копию. Из этой информации он может настроить список воспроизведения, который связывает мелодии друг с другом в зависимости от реальных звуков. Я не использовал его в течение нескольких лет, поэтому я не знаю, работают ли серверы центральной базы данных, но веб-поиск говорит «нет». Он должен по-прежнему работать, но для каждого файла требуется полный анализ.