Как найти музыку по напеву голосом
Задача «как найти музыку по напеву голосом» стала одной из первых для современных смартфонов. За прошлое десятилетие появились несколько сервисов, которые полностью решают вопрос.
Следующим шагом в развитии технологий стал поиск музыки по напеву или настукиванию ритма. Главная сложность заключается в том, что образец для поиска неточен и прямое сравнение с библиотекой ничего не даст.
На сегодняшний день существует ряд приложений и сайтов, занимающихся определением музыки по напеву с разной степенью точности.
Приложения по распознаванию
Автоматические распознаватели музыки давно перестали быть экзотикой — так, приложение Shazam было установлено на смартфоны более 100 миллионов раз. Не все из них адекватно воспринимают напевы мелодии, но в целом программы уверенно движутся в направлении поиска по любой полученной подсказке.
Shazam
Бесплатное приложение, определяющее название песни в реальном времени. Работает как на Android, так и на PC для Windows от восьмой версии и выше. Программа великолепно работает с фрагментами песен и заметно хуже — с напевами. Шанс удачного поиска зависит от популярности песни и вашего голоса.
SoundHound
Главный конкурент Shazam на Android. Популярен из-за простоты интерфейса, отсутствия лишних возможностей (только поиск музыки и все, с ним связанное), а также качественными алгоритмами поиска. Поиск мелодию по напеву работает хуже, чем в Shazam, но в иногда приложение может найти музыку тогда, когда все остальные программы провалились.
Tunatic
Не так давно ПК был обделен качественными распознавателями и это приложение стало попыткой закрыть нишу. Практически во всем хуже Shazam: меньше база данных, хуже алгоритм определения, плохо ищет по неточным образцам. Плюсом является работа на всех версиях Windows, небольшой размер и простота в использовании.
Софт для распознавания музыки использует сравнение звука с эталоном в базе. Если напев слишком сильно отошел от нужной мелодии, то программы окажутся бессильны.
Специальные сервисы
Помимо универсальных приложений, существуют особые сервисы для поиска музыки по напеву или ритму. Их особенность в том, что они сразу ориентированы на неточную информацию и заранее ищут в базе ответ по неполным данным.
Мидоми (Midomi)
Один из первых сервисов подобного рода. Ищет мелодию по напеву, насвистыванию или даже мычанию. В базе содержится несколько миллионов песен, а алгоритмы и интерфейс сайта постоянно улучшаются.
Ритмотека
Аналог Мидоми с меньшей базой песен и более слабым поиском. Несмотря на российское происхождение, плохо ищет малопопулярные песни на русском языке.
MusicBrainz
Сервис с исчерпывающей информацией по музыкальным треком, альбомам и исполнителям. Здесь нет поиска по голосу, ресурс был упомянут из-за полезной возможности поиска песни по звуковому файлу. Может найти малоизвестные композициях в случаях, когда сдаются даже Shazam с SoundHound.
WatZatSong
Если ничего не помогло, обратитесь ко всемирному разуму Интернета! Сообщество WatZatSong ищет музыку не только по напевам и насвистываниям, но и по смутным воспоминаниям вроде «слышал эту песню в кино с Томом Крузом лет пятнадцать назад». Минусы — ответ на ваше сообщение может прийти не скоро, а сам сайт на английском языке.
Сейчас существует около десятка крупных программ и сервисов для распознавания музыки. Все приложения отличаются простотой работы и обязательным подключением к сети Интернет.
К сожалению, поиск по мелодии или голосу работает все еще хуже, чем распознавание музыки в центре города или забитой маршрутке. Поэтому, чтобы увеличить шансы, установите на смартфон одну из программ или диктофон, чтобы найти песню дома в спокойной обстановке.
Оцените статью: Поделитесь с друзьями!Как узнать песню по звуку онлайн
Иногда нам встречается музыка, которая трогает нас за душу. Мы влюбляемся в эту мелодию, ищем её в сети, учим наизусть понравившиеся слова. Но как поступить в ситуации, когда мы не знаем ни исполнителя, ни названия полюбившейся нам песни? В этом случае нам помогут специализированные сервисы, доступные онлайн. Ниже мы разберём, каким образом определить песню по звуку в режиме онлайн, и какие сетевые инструменты в этом помогут.
Как работают сетевые сервисы по определению музыки по звуку
В сети существует несколько сервисов, позволяющих идентифицировать песню по звуку онлайн. Качество их определению находится на среднем уровне, уступая по эффективности «мэтру» распознавания звука — мобильному приложению «Shazam».
Тем не менее, функционал данных сервисов позволяет узнать большинство предлагаемых пользователями композиций. Довольно плохо распознаются русскоязычные песни, что связано с англоязычной направленностью данных инструментов.
Пользоваться ими очень просто. Вы переходите на такой сайт, активируйте функцию прослушивания и проигрываете (напеваете) искомый трек (или загружаете аудиофайл на ресурс). Сайт ищет в своей базе совпадения, и выдаёт найденный результат.
Давайте рассмотрим перечень ресурсов, позволяющих найти песню по звуку онлайн.
Также ранее мы разобрали, как наложить музыку на видео.
Midomi – быстро определит исполнителя и название песни по короткой мелодии
Ресурс midomi.com – самый известный сервис для распознавания мелодии онлайн. Это не только популярный сайт для идентификации мелодии, но и целое веб-сообщество, в котором пользователи обсуждают и опознают понравившиеся им треки. Также «Midomi» может похвалиться магазином цифровой музыки, в котором собрано более 2 миллионов музыкальных композиций.
Ресурс использует определение музыки через напев искомой композиции голосом. Это может быть полезно для опознания прослушанной ранее песни, мотивы которой свежи в вашем сознании. Для работы с ресурсом вам понадобится качественный микрофон.
Выполните следующее:
Также ранее мы рассмотрели, как сделать слайд-шоу из фотографий с музыкой бесплатно онлайн.
Подобно мобильным приложения «Shazam», «Genius» and «Musixmatch» сервис acrcloud.com использует облачные технологии для узнавания пользовательской музыки. Сервис записывает звучание какого-либо трека в виде файла, пересылает его на облако, где файл сравнивается с имеющейся базой треков. При нахождении совпадений вы получите найденные данные.
Бесплатно в день можно выполнить 10 распознаваний по звуку. Поддерживаются браузеры Хром, Мозилла, Опера.
Функционал acrcloud.com представлен как в виде сервиса, так и форме бесплатного расширения для браузера Хром под названием «AHA Music». Последнее после его активации определяет музыку, играющую в актуальной вкладке вашего браузера, и выдаёт вам данные по треку.
Чтобы узнать музыку онлайн с помощью сервиса выполните следующее:
- Перейдите на acrcloud.com;
- Нажмите на кнопку микрофона для начала распознавания (при необходимости задействуйте Флеш). Будет произведена запись музыки в течение 15 секунд;
- Просмотрите найденные программой совпадения.
Также вы можете просто загрузить нужный для распознания файл на данный ресурс. Для этого перейдите по указанной выше ссылке, найдите на странице кнопку «Choose a file», и загрузите на сайт ваш файл. После прохождения процедуры идентификации сервис выдаст полученный результат.
Для загрузки файла на ресурс выберите «Choose a file»Также вас может заинтересовать наш материал о том, как найти музыку из видео на Ютуб.
Audiotag.info – быстрое определение композиции онлайн
Сервис AudioTag.info работает только с загрузкой аудиофайлов, позволяя загрузить файл на ресурс и произвести его распознание. Это может быть полезно в случае, когда вы записали какую-либо песню из Интернета, или у вас есть старая кассета с музыкой, о которой отсутствуют какие-либо метаданные.
Вы можете загрузить на сайт минимум 15-секундный музыкальный файл (15-45 секунд оптимально) после чего сервис проведёт идентификацию трека (понадобится ввести капчу). Поддерживается множество музыкальных форматов (MP3, WAV, OGG, FLAC и др.), качество распознавания среднее. Распознаются преимущественно англоязычные треки.
Также ранее мы разобрали, как запустить Shazam на ПК.
Musipedia – поиск трека в Интернете по нотам
Сервис musipedia.org определяет музыку как благодарю микрофону (как в случае с «Midomi»), так и с помощью виртуального пианино, на котором вы можете наиграть ноты искомой мелодии. В обоих случаях используется «Melodyhound» — поисковый движок собственной разработки, довольно неплохо идентифицирующий пользовательские мелодии онлайн.
Для работы с сервисом выполните следующее:
- Перейдите на musipedia.org;
- Выберите сверху «Flash piano» для наигрывания нот искомой мелодии на пианино, или «By Microphone» для использования микрофона для записи музыки;
- Наиграйте (запишите) искомую музыку;
- Просмотрите найденный сервисом результат.
Также в нашем материале мы проанализировали, как сделать минусовку из песни онлайн качественно.
Сервис watzatsong.com нацелен на использование преимуществ человеческого фактора, позволяющего опознать звуковую дорожку онлайн. Он работает за счёт сообщества энтузиастов, на суд которых вносится опознаваемая песня. Если какой-либо представитель сообщества узнаёт песню, он пишет исполнителя и название песни сразу под вашим постом.
Сайт англоязычный, для создания поста с нужной песней потребуется регистрация. После прохождения авторизации на ресурсе нажмите на «Post a sample», и загрузите ваш файл на ресурс. Определитесь с его жанром (genre) и языком (language), напишите комментарий (comment) к посту, после чего нажмите на «Confirm».
Заключение
Вариантами ответа на вопрос по идентификации песни по короткому звуку станут онлайн-сервисы, описанные нами выше. Наиболее высокое качество распознавания имеет сайт midomi.com, потому мы рекомендуем функционал данного ресурса для распознания необходимых вам треков. Если же качество распознавания описанных альтернатив вас не устроило, рекомендуем мобильное приложение Shazam, которое наряду с «SoundHound» является лучшим инструментом для цифровой идентификации музыки.
Как найти песню по напеву онлайн через микрофон
Иногда случается так, что мы, вспомнив какую-то мелодию, не может понять, кто ее исполняет. Статья, которую вы сможете прочитать на данной страничке, поможет в такой ситуации независимо от того, каким гаджетом вы пользуетесь. Первая часть подробной пошаговой инструкции учит пользователя работать с компьютером, а вторая со смартфоном. Что ж, давайте, не откладывая, разбираться, как найти песню по напеву онлайн через микрофон.
Похожего функционала вам не предоставит ни Google ни Яндекс. Пока они умеют искать только картинки.
На компьютере
Так как узнать похожую музыку или мелодию через микрофон в режиме онлайн можно с компьютера или телефона, мы рассмотрим инструкцию для обоих типов устройств. Причем, будет рассказано, как это сделать с телефона, работающего под управлением операционной системы Google Android, а также смартфона, функционирующего на базе iOS. То есть, это iPhone. Но начинать мы будем именно с ПК, а также ноутбука.
Сайт Midomi
Проще всего, а главное, точнее, определяет мелодию в режиме онлайн-приложение Shazam. Однако, его онлайн-версия по каким-то причинам перестала работать. Во второй части данной инструкции вы найдете как установить Android-приложение Shazam на компьютер и с его помощью распознать любую песню. Но для начала давайте рассмотрим вариант, предусматривающий работу без установки каких-либо программ:
- Первое, что нужно будет сделать, это перейти на официальный сайт голосового поиска Midomi. После этого кликните по иконке с изображением микрофона, отмеченной на скриншоте ниже.
- Браузер тотчас же выдаст запрос на доступ к микрофону. Его нужно обязательно утвердить, кликнув по кнопке с надписью «Разрешить».
- Дальше браузер, а точнее, сайт Midomi начнет слушать ритм и мотив, что звучит в микрофоне. Соответственно, в этот момент должна играть музыка или произносится напев мелодии. Индикатор рядом с микрофоном отображает то, как сайт улавливает ваш звук. Пики синусоиды должны быть выше середины иконки.
- Когда вы кликнете по кнопке начала поиска, браузер отправить файл в сеть и на его базе попробует распознать исполнителя, который является автором либо просто исполняет данный отрывок. Обычно для этого требуется не более нескольких секунд.
- В результате уже через несколько мгновений, вы увидите результат, который в большинстве случаев соответствует вашему припеву.
Так как любой сайт по поиску музыки не может содержать в себе 100% всех существующих в мире треков, при попытке напеть редкую мелодию или неправильно ее исполняя, мы получим уведомление о том, что результат не найден.
Musipedia
В интернете существует еще один сайт, который пригодится тогда, когда предыдущий вариант по каким-то причинам не сработал. Давайте рассмотрим, как пользоваться ресурсом Musipedia и с его помощью производить поиск нужных нам звуков, вооружившись только терпением и микрофоном:
- Сначала нам нужно перейти на официальный сайт Musipedia. Когда это будет сделано, в верхней правой части окна кликаем по обведенной красной линией плитке.
- Откроется следующая страничка, на которой потребуется запустить Flash-плагин. Так как по умолчанию такое программное обеспечение Google Chrome блокирует, необходимо сначала активировать функцию.
- Кликаем по иконке с изображением замка, находящейся с левой стороны адресной строки. В открывшемся меню выбираем последний пункт с названием «Настройки сайтов».
Внимание: по мнению Google и других известных разработчиков использование технологии Flash подвергает компьютер вероятности заражения вредоносным кодом и возможности потери личных данных!
- Дальше прокручиваем содержимое окна немного ниже и находим пункт «Flash». Включаем технологию, из выпадающего меню выбрав «Разрешить».
- Дальше нам предложат перезагрузить страничку для того, чтобы Flash начал корректно работать.
- Теперь мы можем нажать кнопку начала прослушивания или записи музыки. Как только это будет сделано, приготовьтесь диктовать ту мелодию, которую хотите найти в режиме онлайн через микрофон.
- Однако перед тем, как начать записывать музыку, нам предложат разрешить доступ Flash к микрофону. Делаем это.
- Далее сам браузер попросит нас предоставить возможность записывать сигнал с микрофона компьютера. Кликаем по кнопке с надписью «Разрешить» в появившемся маленьком окошке.
- Когда мелодия будет записана, жмем кнопку, обозначенную на скриншоте ниже.
- Уже через несколько секунд в нижней части окна вы увидите результат. Данным исполнитель как раз и поет слова той песни, которую вы напевали.
Используем Android-эмулятор
Рассмотрим еще один более функциональный вариант, при помощи которого в режиме онлайн, используя микрофон на персональном компьютере либо ноутбуке, можно распознать название исполнителя песни, которая играет. Преимущества такого варианта заключается в том, что он является лучшим способом и знает практически все треки. Приступаем к делу:
- Сначала нам нужно скачать и установить специальное приложение, которое позволит бесплатно загрузить любую программу или игру с Android на ПК. Соответственно, мы сможем скачать приложение, которое называется Shazam. Именно оно-то нам и нужно. Сначала переходим по этой ссылке и скачиваем последнюю русскую версию Android-эмулятора BlueStacks.
- Запускаем полученный файл, сделав по нему двойной левый клик мыши.
- Дальше кликаем по кнопке «Установить сейчас».
- Начнется автоматическое скачивание всех нужных для работы приложения файлов, а затем последует их установка. Дожидаемся окончания процесса.
- За ходом инсталляции можно наблюдать посредством полосы прогресса, отображаемой в соответствующем окне.
- После этого наш Android-эмулятор запустится и при первом старте это потребует некоторого времени. В дальнейшем активация BlueStacks будет проходить намного быстрее.
- Следующий этап предусматривает авторизацию в Google Play Market при помощи Gmail-аккаунта. Сначала просто кликаем по обозначенной на картинке ниже кнопке.
- Далее осуществляем вход в магазин приложений от Google.
- Вводим свою электронную почту, затем жмем по «Далее».
- Указываем пароль от учетной записи и переходим к следующему этапу.
- После этого нам останется лишь принять лицензионное соглашение приложения.
- Кроме этого, необходимо активировать сохранение данных в облаке Google. Кликаем по «Принять».
- На следующем этапе уже запускаем Google Play Market для того, чтобы скачать Shazam.
- В первую очередь просто активируем поисковую строку магазина приложений. До этого достаточно нажать на нее.
- Даше прописываем название искомого приложения и в появившейся выдаче жмем по нужному результату.
- После этого жмем кнопку установки нашей программы.
- Дожидаемся завершения скачивания Shazam на компьютер.
- Теперь мы можем запустить утилиту для того, чтобы угадать музыку, исполнителя которой незнаем.
- Готовимся напевать мелодию и жмем кнопку с надписью «Шазамить».
- Разрешаем программе доступ к микрофону компьютера.
- Произносим слова, которые есть в нашей песне. В это время приложение Shazam и эмулятор внимательно слушают нас.
- Уже через несколько мгновений умная программа выдаст результат, и вы будете знать, кто поет ту самую песню.
Кстати, на нашем сайте есть отдельная подробная пошаговая инструкция со скриншотами о том, как установить Shazam на компьютер.
Через телефон
Теперь, когда мы разобрались с тем, как опознать мелодию по напеву и звучанию онлайн через микрофон на компьютере, давайте смотреть, как все то же самое делается и на смартфоне. Тут тоже можно прибегнуть к помощи разных вариантов.
Midomi
Первый этап самый простой и предусматривает работу бесплатно, без регистрации и в режиме онлайн:
- Мы просто переходим на официальный сайт Midomi (ссылку вы найдете немного выше), предварительно запустив браузер. После этого кликаем по кнопке запуска прослушивания напева.
- Разрешаем браузеру доступ к микрофону и произносим те слова, которые есть в нашей песне.
Успехом работы с данным сервисом является именно правильный напев. Произносите слова фрагмента в микрофон точно так, как это делает исполнитель. В противном случае определить мелодию будет проблематично.
Приложение Shazam
А теперь самый верный и работающий способ, позволяющий с легкостью выявить, кто же поет ту самую песню, которая крутится у вас в голове. Сейчас мы, точно так же, как и в случае с компьютером, установим Shazam и расскажет, как им пользоваться:
- Сначала необходимо просто посетить магазин приложений Google Play Market. Он есть на любом Android-смартфоне, а если вы пользуетесь iPhone, вместо этого перейдите в Apple AppStore. Следующим этапом активируем поисковую строку и прописываем название нужной вам программы. Выбираем результат из поисковой выдачи.
- Попав на домашнюю страничку Shazam, жмем кнопку его установки. После этого дожидаемся завершения автоматического скачивания и инсталляции программы на телефон. Дальше просто запускаем наш утилиту, воспользовавшись ярлыком, который появится на домашнем экране Android.
- Теперь нам достаточно лишь нажать кнопку «Шазамить» и разрешить доступ к микрофону.
- Телефон начнет слушать, а вы в это время мы должны напевать ту самую песню, исполнителя которой не знаете. Уже через несколько мгновений умное приложение выдаст результат, и вы поймете, кто же поет мелодию.
Видеоинструкция
Если по каким-то причинам вы не любите разбираться с длинными пошаговыми инструкциями и десятками минут рассматривать скриншоты, находящиеся в них: посмотрите простое обучающее видео, в котором автор все наглядно показывает на собственном персональном компьютере.
Вопросы и ответы
На этом мы можем смело заканчивать свою инструкцию, так как уверены, что вы отлично понимаете, как же определить песню по напеву онлайн через микрофон на компьютере или телефоне. Но если в процессе возникнут какие-то трудности или кто-то из вас захочет задать вопрос автору, милости просим воспользоваться формой комментирования, которая прикреплена немного ниже. Также совсем недавно на нашем сайте была запущена Telegram-группа (ссылка в сайдбаре сайта), в которой каждый желающий может задать вопрос и быстро получить на него ответ.
Как узнать песню по звуку онлайн через микрофон
В последнее время появляются много популярной музыки, прослушав которую мы начинаем подпевать под звук мелодии. Но не всегда мы знаем имя исполнителя, что же делать в такой ситуации? Поискав в интернете вы найдем много различных сервисов для определения песни по звуку онлайн через компьютер и телефон. Так какую программу выбрать? Сейчас мы разберемся.
Найти песню по звуку через микрофон онлайн
Ресурсы онлайн для определения музыки
Самые популярные приложения для определение музыки являются:
Shazam
Shazam — поможет вам распознавать музыку или видео, прослушавшая ее. Если вы не знаете название песни, которую вы слушаете, вы сможете определить за считанные секунды, используя Shazam. Вы можете не только идентифицировать музыку но и распознавать другие форматы медиа, но также вы можете приобрести премиум версию, чтобы раскрыть весь функционал, но об этом мы расскажем чуть позже, сейчас перейдем к установке на ваш смартфон:
- Сначала загрузите приложение из Google Play или App Store. После этого коснитесь значка Shazam на телефоне, чтобы запустить его.
- Чтобы начать пользоваться, воспроизводите любую композицию и подсините ваш телефон. Затем нажмите «Прослушать сейчас».
- Приложение начнет «слушать» музыку, которая воспроизводится на вашем аудио устройстве.
- В течение нескольких секунд Шазам покажет название и исполнителя музыки, включая все подробности об исполнителе.
- Программа автоматически сохранить прослушанную композицию в закладки.
Как вы заметили Шазам обладает большим функционалом. Если вы ранее не были знакомым с Шазам, рекомендуем присмотритесь к данному приложению.
Midomi
Midomi — похож на Shazam в том, что он помогает вам определить музыку. У данного проекта есть форум на котором пользователи делятся своими любимыми треками, обсуждают новые хиты. У Midomi есть собственный официальный магазин цифровой музыки в нем собрано больше 2.000 000 композиций.
Если вы перейдете на сайт midomi.com вы заметите, что интерфейс сайт на английском языке. Если вы плохо ориентируетесь на сайте ниже мы покажем как пользоваться:
- Открываем сайт Кликаем на кнопку «Click and sing or hum» и начните напевать ваш трек или включите звук. (Если появиться окно с сообщением «доступ к камере и микрофону», нажимаем разрешить)
- Через пару секунд, ниже откроется список с результатом.
Плюсы
- Есть возможность напевать фрагмет текста
- Минимальная реклама
- Поиск по тексту
- База постепенно пополняется
Минусы
- Требуется разрешение к микрофону
- Как писали выше нет русского языка
- Бывают сбои в роботе
AudioTag
AudioTag — бесплатный сервис распознавания музыки. У AudioTag большая аудио библиотека более чем 1,3 миллиона треков помогут вам определить любую песню, которую вы загрузите со своего компьютера.
Вы также можете ввести URL-адрес песни, которую вы ходите найти, главное чтобы длина музыки составляла больше 15 секунд. Постоянно обновляемая база данных которая содержит информацию более 100 000 альбомов, и есть большая вероятность, что ваша загадочная песня находится там.
Поддерживаемые форматы файлов для загрузки WAV, MP3, MP4, FLV и другие. В результате сервис показывает несколько совпадений с наиболее схожим совпадением в процентах.
Особенности:
- Бесплатное программное обеспечение для распознавания музыки онлайн.
- Помогает определить любую песню.
- Возможность загружать медиа файлы.
- Более 1,3 миллиона треков и 100 000 альбомов.
- Поддерживает несколько аудио форматов.
- Дате выпуска альбома и информации о группе
- Регистрация не требуется.
Tunatic
Tunatic — это бесплатное и небольшое программное обеспечение для Windwos, которое каждый может использовать для идентификации песен по звуку. Его размер составляет всего 500 КБ и занимает всего 440 КБ вашего компьютерного пространства.
- Чтобы начать работать с Tunatic, вы должны подключить микрофон в ПК и направить на его источник звука.
- Нажмите кнопку поиска в программе, чтобы получить информацию о песне из ее базы данных.
- Как только она успешно обнаружит песню, рядом с названием песни появится маленькая стрелка. Нажмите на эту стрелку, и вы попадете на свой веб-сайт, на котором будет показана ссылка на покупку песни из iTunes.
Tunatic плохо реагирует на голос. Если вы поете или напеваете в микрофон, вы будете разочарованы так-как прога не сможет ничего найти.
Musipedia
Musipedia — это мощный онлайн-сервис, он предоставляет людям набор онлайн-инструментов для поиска песни, насвистывая, постукивая, вы можете использовать виртуальное пианино с помощью которого вы сможете наиграть ноты. Затем система сравнит мелодию с базой данных, если будет совпадение. Сервис выдаст список с результатом.
MelodyCatcher
MelodyCatcher — это механизм поиска мелодий, который позволяет вам искать мелодии, играя их на виртуальной клавиатуре пианино.
Пользоваться сайтом легко, просто попробуйте воспроизвести мелодию, нажимая виртуальные клавиши пианино. Вы можете слушать онлайн мелодии и скачивать любую понравившуюся мелодию.
Радиостанции
Если вы услышали новый хит по радио, вы можете зайти на официальный сайт радиостанции и постараться найти его в списке проигрываемой музыки. Если вы не нашли в списке, не расстраивайтесь вы сможете отфильтровать песни по дате добавления на сайт.
Еще один вариант:
Если на сайте вы не смогли найти, рекомендуем посетить социальные группы Вконтакте, Фейсбук, Одноклассники. Многие радиостанции закрепляют новые хиты в группах.
Читайте также: как найти песню, если знаешь только пару слов
SoundHound
SoundHound — это мобильное приложение для поиска музыки, которое слушает то, что воспроизводится вокруг вас. Нажмите на оранжевую кнопку, чтобы мгновенно определить песню и увидеть текст композиции. Подробней как пользоваться мы расскажем ниже:
Возможности:
- Биографиям артистов и групп
- Дате выпуска альбома и информации о группе
- Музыкальные видео
- Предварительный просмотр песен
Как начать использоваться?
- Откройте SoundHound, когда вы услышите песню, которую хотите найти. Нажмите на значок приложения СоундХоунд на рабочем экране или в панели приложений, чтобы запустить и открыть интерфейс приложения.
- Чтобы использовать приложении, убедитесь, что ваши интернет-данные или Wi-Fi соединение включено.
- После открытия СоундХоунд на экране Android появится оранжевая прямоугольная кнопка с надписью «What’s That Song?» нажмите.
- Через несколько секунд вы увидите название трека, его исполнителя, фильм / альбом и другую подобную информацию на экране Android.
Заключение
В данном материале мы рассказали, вам как искать песни по словам и звукам. Вы знает хороший сервис для распознавания музыки онлайн? Оставьте его ниже в комментарии и мы его обязательно добавим.
Оценка статьи:
Загрузка…Поиск песен — поиск песен по текстам
Это был очень хороший год Фрэнк Синатра
Мне 76 лет, и я думаю, что это осень моих лет. Я всегда любил. Текст этой песни. Не могу сказать, что они напоминают мне о моих прошлых годах, но они заставляют меня вспоминать различные романы, когда я рос и находил двух своих жен. Разумеется, я развелся.
Ответ
Автор Iain W Grieve (из Госпорта, Соединенное Королевство) 12 декабря 2020 года
На Made For You Джейка Оуэна
Я встретил свою любовь 22 марта 1964 года.«Я создан для тебя», — сказал он. Так что вся моя жизнь была посвящена этому человеку — я люблю его. Он удивительный! В полдень 15 июля 1954 года его сбил мчащийся мотоцикл. Ему пришлось заново учиться ходить после того, как он очнулся от комы. Он живое чудо. Мы поженились в 1966 году, у нас родилось двое сыновей. Вся его жизнь была сложной, но он встречал их всех с величайшей улыбкой. Это растопит твое сердце. Сейчас он в инвалидном кресле, но все еще имеет сильнейшее желание жить и живет полной жизнью.Он водил восемнадцать колес и очень успешно управлял двумя предприятиями. Я буду любить его до самой смерти. Эта песня такая особенная. Спасибо, Джейк Оуэн. Наша загородная радиостанция — WCOW-97.
Ответ
Автор Марсия Каст (из Холмена, США) 17 ноября 2020 г.
На Sorry Not Sorry (BBC Radio 1 Live Lounge) Рита Ора
Я ищу песню под названием «I я не собираюсь потерять себя по калибру », но я не могу найти его в Apple Music и не думаю, что это название песни, поэтому мне нужна помощь
Ответ
Автор Лили Рихтер (от Eagle , США) 19 ноября 2020 г.
When We Sleep by Wends
Ищу песню, которая звучит примерно так: «когда мы спим, наши ___ не издают ни звука», и это одно слово является самым важным часть
Ответ
Автор Sozen (из Швейцарии) 16 ноября 2020 г.
Divine Altaria
Песню, которую я ищу, поет женщина.Последний раз я слышал это примерно в 2016 году. Лирика, которую я помню прямо перед припевом, гласила: «Положи меня на полку, да, я виню себя», а также «тянуться к знакам и никогда не узнавать, этого нельзя увидеть … … ‘. припев — это ее возглас «ты …». это определенно поп-песня.
Ответ
Автор Amanda Grant (из Дауни, США) 09 ноября 2020 г.
Let’s Find a Way by The Atomica Project
Я ищу песню с частичным текстом «…. в холодном лунном свете найдите способ продержаться еще один день (если / если «звезды выйдут сегодня вечером». Кто-нибудь знает песню, о которой я говорю? Я играю на пианино как волонтер для пациентов хосписа, и мне нужно найти это как можно скорее! Спасибо.
Ответить
Автор lynn tylczak (из Корваллиса, США) 09 ноября 2020 г.
Музыкальный автомат
Кураторские образцы
На входе Jukebox с указанием жанра, исполнителя и текста песни воспроизводится новый музыкальный образец, созданный с нуля.Ниже мы показываем некоторые из наших любимых образцов.
Чтобы прослушать все образцы, не прошедшие отбор, воспользуйтесь нашим обозревателем образцов.
Изучить все образцыСодержание
- Мотивация и предшествующая работа
- Подход
- Ограничения
- Перспективы будущего
- Хронология
Мотивация и предшествующая работа
Автоматическая генерация музыки насчитывает более полувека. Известный подход состоит в том, чтобы создать музыку символически в форме рояля, который определяет время, высоту, скорость и инструмент каждой ноты, которую нужно сыграть.Это привело к впечатляющим результатам, таким как создание хоралов Баха, полифонической музыки с использованием нескольких инструментов, а также небольших музыкальных произведений.
Но у символических генераторов есть ограничения — они не могут улавливать человеческие голоса или многие из более тонких тембров, динамики и выразительности, которые необходимы для музыки. Другой подход — моделировать музыку напрямую как необработанный звук. Создание музыки на уровне звука является сложной задачей, поскольку последовательности очень длинные. Типичная 4-минутная песня с качеством CD (44 кГц, 16 бит) имеет более 10 миллионов временных шагов.Для сравнения, у GPT-2 было 1000 временных шагов, а у OpenAI Five — десятки тысяч временных шагов за игру. Таким образом, чтобы изучить семантику музыки высокого уровня, модели придется иметь дело с зависимостями на очень большом расстоянии.
Одним из способов решения проблемы длинного ввода является использование автокодировщика, который сжимает необработанный звук в пространство меньшей размерности, отбрасывая некоторые несущественные для восприятия биты информации. Затем мы можем обучить модель генерировать звук в этом сжатом пространстве и повышать дискретизацию до исходного звукового пространства.
Мы выбрали работу над музыкой, потому что хотим и дальше расширять границы генеративных моделей. В нашей предыдущей работе над MuseNet мы исследовали синтез музыки на основе больших объемов MIDI-данных. Теперь, когда речь идет о необработанном звуке, наши модели должны научиться справляться с большим разнообразием, а также со структурой очень большого диапазона, а область исходного звука особенно не прощает ошибок в краткосрочной, среднесрочной или долгосрочной перспективе.
Необработанный звук 44,1 тыс. Отсчетов в секунду, где каждый отсчет представляет собой число с плавающей запятой, которое представляет амплитуду звука в данный момент времени
Кодирование с использованием CNN (сверточных нейронных сетей)
Сжатый звук 344 отсчета в секунду, где каждый отсчет представляет собой 1 из 2048 возможных токенов словаря
Создавайте новые паттерны из обученного трансформатора с учетом слов
Новый сжатый звук 344 выборки в секунду
Повышайте дискретизацию с помощью трансформаторов и декодируйте с помощью CNN
Новый необработанный звук 44.1k выборок в секунду
Подход
Сжатие музыки до дискретных кодов
Модель автоэнкодераJukebox сжимает звук до дискретного пространства, используя подход на основе квантования, называемый VQ-VAE. Иерархические VQ-VAE могут генерировать короткие инструментальные пьесы из нескольких наборов инструментов, однако они страдают от разрушения иерархии из-за использования последовательных кодеров в сочетании с авторегрессивными декодерами. Упрощенный вариант под названием VQ-VAE-2 позволяет избежать этих проблем за счет использования только кодеров и декодеров с прямой связью, и они показывают впечатляющие результаты при создании изображений с высокой точностью воспроизведения.
Мы черпаем вдохновение из VQ-VAE-2 и применяем их подход к музыке. Мы модифицируем их архитектуру следующим образом:
- Чтобы уменьшить коллапс кодовой книги, характерный для моделей VQ-VAE, мы используем случайные перезапуски, при которых мы произвольно сбрасываем вектор кодовой книги в одно из закодированных скрытых состояний всякий раз, когда его использование падает ниже порогового значения.
- Чтобы максимально использовать верхние уровни, мы используем отдельные декодеры и независимо восстанавливаем входные данные из кодов каждого уровня.
- Чтобы модель могла легко восстанавливать более высокие частоты, мы добавляем спектральные потери, которые уменьшают норму разницы входных и восстановленных спектрограмм.
Мы используем три уровня в нашем VQ-VAE, показанном ниже, которые сжимают необработанный звук 44 кГц в 8x, 32x и 128x, соответственно, с размером кодовой книги 2048 для каждого уровня. Это понижающая дискретизация теряет большую часть деталей звука и звучит заметно шумно, когда мы спускаемся дальше по уровням. Однако он сохраняет важную информацию о высоте тона, тембре и громкости звука.
Каждый уровень VQ-VAE независимо кодирует вход. Кодирование нижнего уровня обеспечивает реконструкцию самого высокого качества, а кодирование верхнего уровня сохраняет только важную музыкальную информацию.
Для создания новых песен каскад преобразователей генерирует коды от верхнего до нижнего уровня, после чего декодер нижнего уровня может преобразовать их в необработанный звук.
Генерация кодов с помощью трансформаторов
Затем мы обучаем предыдущие модели, целью которых является изучение распределения музыкальных кодов, закодированных с помощью VQ-VAE, и создание музыки в этом сжатом дискретном пространстве. Как и у VQ-VAE, у нас есть три уровня априорных значений: априор верхнего уровня, который генерирует наиболее сжатые коды, и два апсэмплинга, которые генерируют менее сжатые коды, обусловленные вышеизложенным.
Предыдущие модели верхнего уровня моделируют структуру музыки на большие расстояния, и сэмплы, декодированные с этого уровня, имеют более низкое качество звука, но захватывают семантику высокого уровня, такую как пение и мелодии. Средние и нижние апсэмплинги добавляют локальные музыкальные структуры, такие как тембр, значительно улучшая качество звука.
Мы обучаем их как модели авторегрессии, используя упрощенный вариант разреженных трансформаторов. Каждая из этих моделей имеет 72 уровня факторизованного самовнимания в контексте из 8192 кодов, что соответствует примерно 24 секундам, 6 секундам и 1.5 секунд сырого звука на верхнем, среднем и нижнем уровнях соответственно.
После того, как все априоры обучены, мы можем генерировать коды с верхнего уровня, повышать их дискретизацию с помощью повышающих дискретизаторов и декодировать их обратно в необработанное звуковое пространство с помощью декодера VQ-VAE для семплирования новых песен.
Набор данных
Чтобы обучить эту модель, мы просканировали Интернет для создания нового набора данных из 1,2 миллиона песен (600 000 из которых на английском языке) в сочетании с соответствующими текстами песен и метаданными LyricWiki.Метаданные включают исполнителя, жанр альбома и год песен, а также общие настроения или ключевые слова списка воспроизведения, связанные с каждой песней. Мы тренируемся на 32-битном необработанном звуке с частотой 44,1 кГц и выполняем увеличение данных путем случайного понижающего микширования правого и левого каналов для получения монофонического звука.
Художник и жанровое оформление
Преобразователь верхнего уровня обучен задаче прогнозирования сжатых звуковых токенов. Мы можем предоставить дополнительную информацию, например об исполнителе и жанре для каждой песни.У этого есть два преимущества: во-первых, это уменьшает энтропию предсказания звука, поэтому модель может достичь лучшего качества в любом конкретном стиле; во-вторых, во время генерации мы можем управлять моделью для генерации в выбранном нами стиле.
Этот t-SNE ниже показывает, как модель учится бесконтрольно объединять похожие артисты и жанры, близкие друг к другу, а также вызывает некоторые удивительные ассоциации, такие как близость Дженнифер Лопес к Долли Партон!
Текст песни кондиционирования
В дополнение к определению исполнителя и жанра, мы можем предоставить больше контекста во время обучения, подготовив модель к тексту песни.Существенной проблемой является отсутствие хорошо согласованного набора данных: у нас есть тексты только на уровне песни без согласования с музыкой, и, таким образом, для данного фрагмента аудио мы не знаем точно, какая часть текста (если есть) появляются. У нас также могут быть версии песен, которые не соответствуют лирическим версиям, как это может случиться, если данная песня исполняется несколькими разными артистами немного по-разному. Кроме того, певцы часто повторяют фразы или иным образом изменяют тексты, что не всегда отражено в написанных текстах.
Чтобы сопоставить звуковые фрагменты с соответствующими текстами песен, мы начинаем с простой эвристики, которая выравнивает символы текста, чтобы линейно охватывать продолжительность каждой песни, и передаёт окно фиксированного размера символов, сосредоточенное вокруг текущего сегмента во время обучения. Хотя эта простая стратегия линейного выравнивания сработала на удивление хорошо, мы обнаружили, что она не работает для некоторых жанров с быстрой лирикой, таких как хип-хоп. Чтобы решить эту проблему, мы используем Spleeter для извлечения вокала из каждой песни и запускаем NUS AutoLyricsAlign на извлеченном вокале, чтобы получить точное выравнивание текста на уровне слов.Мы выбрали достаточно большое окно, чтобы текст песни с большой вероятностью попадал в него.
Чтобы обработать тексты песен, мы добавляем кодировщик для создания представления для текстов песен и добавляем уровни внимания, которые используют запросы от музыкального декодера для обработки ключей и значений от кодировщика текстов. После обучения модель учится более точному выравниванию.
Выравнивание текста и музыки, изученное слоем внимания кодера-декодера
Внимание переходит от одного слова песни к другому по мере развития музыки, с некоторыми моментами неопределенности.
Ограничения
Несмотря на то, что Jukebox представляет собой шаг вперед в музыкальном качестве, согласованности, длине аудиосэмпла и способности зависеть от исполнителя, жанра и текста, существует значительный разрыв между этими поколениями и музыкой, созданной людьми.
Например, хотя сгенерированные песни демонстрируют местную музыкальную согласованность, следуют традиционным образцам аккордов и даже могут содержать впечатляющие соло, мы не слышим знакомые более крупные музыкальные структуры, такие как повторяющиеся припевы.Наш процесс понижающей и повышающей дискретизации привносит заметный шум. Улучшение VQ-VAE таким образом, чтобы его коды собирали больше музыкальной информации, помогло бы уменьшить это. Наши модели также медленно отбираются из-за авторегрессионного характера выборки. Для полного рендеринга одной минуты звука с помощью наших моделей требуется около 9 часов, поэтому их пока нельзя использовать в интерактивных приложениях. Использование методов перегонки модели в параллельный пробоотборник может значительно увеличить скорость отбора проб.Наконец, в настоящее время мы обучаем английским текстам и в основном западной музыке, но в будущем мы надеемся включить песни с других языков и частей света.
Направления будущего
Наша команда по работе с аудио продолжает работать над созданием аудиосэмплов, основанных на различных видах первичной информации. В частности, мы наблюдали ранний успех в MIDI-файлах и основных файлах. Вот пример необработанного аудиосэмпла, основанного на токенах MIDI. Мы надеемся, что это улучшит музыкальность сэмплов (так же, как обработка текстов улучшит пение), а также даст музыкантам больше контроля над поколениями.Мы ожидаем, что сотрудничество людей и моделей станет все более захватывающим творческим пространством. Если вы хотите поработать с нами над этими проблемами, мы будем нанимать.
Поскольку генеративное моделирование в различных областях продолжает развиваться, мы также проводим исследования по таким вопросам, как предвзятость и права интеллектуальной собственности, и взаимодействуем с людьми, которые работают в тех областях, где мы разрабатываем инструменты. Чтобы лучше понять будущие последствия для музыкального сообщества, мы предоставили Jukebox первоначальному набору 10 музыкантов из разных жанров, чтобы обсудить их отзывы об этой работе.Хотя Jukebox — интересный результат исследования, эти музыканты не сочли его применимым к своему творческому процессу, учитывая некоторые из его текущих ограничений. Мы подключаемся к более широкому творческому сообществу, поскольку думаем, что генеративная работа над текстом, изображениями и аудио будет продолжать улучшаться. Если вы заинтересованы в творческом сотрудничестве, чтобы помочь нам создавать полезные инструменты или новые произведения искусства в этих областях, сообщите нам об этом!
Регистрация Creative CollaboratorЧтобы связаться с соответствующими авторами, отправьте электронное письмо на jukebox @ openai.com.
- Наша первая необработанная аудиомодель, которая учится воссоздавать такие инструменты, как фортепиано и скрипка. Мы пробуем набор данных рок- и поп-песен, и, на удивление, он работает.
- Мы собираем более крупный и разнообразный набор данных песен с ярлыками для жанров и исполнителей. Модель подбирает исполнителей и жанровые стили более последовательно с разнообразием, и при конвергенции также может создавать полноформатные песни с большой связностью.
- Мы масштабируем VQ-VAE от 22 до 44 кГц для достижения более высокого качества звука. Мы также масштабируем предыдущий верхний уровень от 1B до 5B, чтобы зафиксировать увеличившуюся информацию. Мы видим лучшее музыкальное качество, чистое пение и большую слаженность. Мы также делаем новые дополнения к настоящим песням.
- Мы начинаем обучать модели с учетом слов, чтобы включить дополнительную информацию о кондиционировании. У нас есть только невыровненные тексты, поэтому модель должна выучить выравнивание и произношение, а также петь.
Хронология
Узнай, глухой ты или нет
Вот некоторые из вопросов, которые часто задают о глухоте тона и об этом тесте. Есть вопросы, которые здесь не рассмотрены? Просто дайте нам знать.Вопросы о слуховой глухоте
Q: Что значит быть «глухим»?
Это означает, что вы не можете различить разницу в высоте звука на слух.
Q: Это то же самое, что и отсутствие «относительной высоты звука»?
Не совсем так.Относительный тон также связан с различиями в высоте тона, но это более сложный навык — вы пытаетесь измерить эти расстояния на слух (например, чтобы определить интервал), а не просто осознавать их. Даже если вы не глухой, вам все равно необходимо развить чувство относительного слуха, чтобы иметь хороший музыкальный слух.
→ Узнайте больше о развитии относительного звука.
Q: Я думаю, что мой друг глухой. Как я могу заставить их пройти тест?
Если вы чувствуете себя дерзко, просто отправьте им ссылку! ToneDeafTest.com
Если вы хотите быть более дипломатичным, как насчет того, чтобы пройти тест самостоятельно, а затем поделиться своим результатом с ними по электронной почте или в социальных сетях?
Вопросы о ToneDeafTest.com
Q: Кто создал этот тест?
ToneDeafTest.com — это проект музыкальной образовательной компании Easy Ear Training.
Q: Зачем нам нужен новый тест — не было ли уже онлайн-тестов на глухоту?
В Интернете есть еще несколько тестов, но мы почувствовали, что они отвечают на несколько другие вопросы (например, измерение вашей тонкой дискриминации по высоте тона) или имеют другие недостатки, например, не работают на мобильных устройствах.
→ Узнать больше о других онлайн-тестах на глухоту
Q: Почему тест не определяет, насколько точно вы можете определить расстояние между тангажами?
Это немного другой навык. Это важно для музыкантов, но ToneDeafTest.com создан просто для того, чтобы ответить на вопрос: вы глухие?
Здесь есть тест, который детально измерит ваш навык распознавания высоты тона.
Q: На этапе A я могу воспроизводить оба звука одновременно — разве это не обман?
Мы так не думаем, нет.Если бы вы были действительно глухим, вы бы боролись с этим не меньше, чем с прослушиванием нот по отдельности.
Q: Почему есть задержка перед воспроизведением звуков?
К сожалению, не всегда можно предварительно загрузить звуки при тестовой загрузке, особенно на мобильных устройствах. Это может вызвать небольшую задержку между нажатием кнопки и воспроизведением звука.
Q: Как вы решаете, проходит ли кто-то или нет?
Он основан на вашем счете и вероятности того, что вы наберете этот результат путем угадывания.Если вы «пройдете» тест, вы можете быть на 95% уверены, что не глухой.
Q: У меня проблема с тестом! Что я могу сделать?
Свяжитесь с нами по адресу [email protected], и мы сделаем все возможное, чтобы помочь!
Q: Я эксперт по глухоте тона, и я хотел бы поговорить с вами об этом тесте
Мы будем рады услышать от вас! Напишите нам по адресу [email protected].
Вопросы о следующих шагах
В: Если я не пройду тест, что я могу сделать?
Неудача при прохождении теста не означает, что вы обязательно глухой по тональности, хотя это явный признак того, что вы боретесь с различием по высоте.Мы рекомендуем обратиться к аудиологу для более тщательного обследования.
Q: Если я не глухой, почему я не могу петь?
Есть много факторов, влияющих на способность хорошо петь, но если вы чувствуете (или вам сказали), что вы «не умеете петь», это, вероятно, связано с тем, что вы настроены. Этот навык мелодичного пения отличается от глухоты. Вы не можете петь гармонично, если вы глухой по тональности, но если вы не глухой по тональности, вам все равно может потребоваться практика, чтобы научиться петь в тон.
Для получения дополнительной информации о том, как научиться петь в тон, пожалуйста, прочтите эту страницу или узнайте больше о нашем следующем проекте, посвященном этой теме.
Q: Я не глухой! Что теперь?
Отлично! Мы бы порекомендовали две вещи:
- Научитесь петь мелодично
Получите несколько советов по обучению гармоничному пению и зарегистрируйтесь, чтобы получить раннее уведомление о нашем следующем проекте, который научит вас петь гармонично.