análisis de la música de software

Question

Saludos

que pude haber imaginado esto, pero ¿alguien sabe si Last.fm utilizado anteriormente algún tipo de proyecto de código abierto para realizar el análisis de la música para determinar música similar.

Como ahora se ha cambiado a una versión de pago, me gustaría hacer algo que pueda agregar música conocida a mi lista de reproducción. (Odio escanear mi computadora en busca de música similar manualmente)

En su defecto, ¿alguien sabe de algún sistema que pueda utilizar para reemplazar esto? Idealmente, me gustaría algún tipo de código API/fuente que pueda usar para automatizar todo el proceso en trabajos por lotes.

Gracias,

[editar] Lo ideal sería que yo estaba buscando algo más en la línea de coincidencia de contenidos. Soy el tipo de persona que simplemente arroja toda mi música en una ubicación desorganizada. Luego, siendo flojo, idealmente esperaría que se generara una lista de reproducción que me diera un tipo de reproducción de música similar.

Last.fm utiliza http://www.audioscrobbler.net/ - también proporciona acceso a su base de datos a través de una API.

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Answer 1

La similitud de la música no es un problema fácil.

Existen dos enfoques generales para resolver este problema.

Enfoque 1. Tirar datos en el problema. Este es el enfoque que toman LastFM y Pandora. Básicamente es una gran base de datos que es mantenida por una comunidad o un grupo de expertos. Tenga en cuenta que para utilizar este enfoque necesitará metadatos limpios o algún tipo de solución de huellas dactilares de audio como musicbrainz. Una vez que tenga la base de datos de características, puede usar algoritmos como Pearson correlation coefficient para buscar artículos similares.

Aproximación 2. Lanzar algoritmos en el problema. En particular, algoritmos de audición por computadora. Esto significa que usted calcula vectores de varias características que contiene una canción y usa redes neuronales y una variedad de otras técnicas para encontrar otras canciones con vectores similares. Este enfoque se ha utilizado con éxito para automatic genre classification y query by example.

Si está buscando software de código abierto para análisis de música, marsyas puede hacer prácticamente todo lo que puede hacer un comercial. Es el cerebro hijo de George Tzanetakis y en su sitio web puede encontrar muchos documentos sobre el estado de las cosas con audición por computadora.

Answer 2

¿No sería más simple/más eficiente para consultar (build?) Alguna base de datos de Internet basado en género/estilo/etc? Usé last.fm y sitios similares, pero nunca sentí que hicieran nada más que esto (al menos los resultados no indicaban eso);)

Answer 3

No estoy muy seguro de qué es exactamente lo que quiere, pero ¿qué tal MusicBrainz?

Answer 4

Hay una API web en The Echo Nest que incluye un servicio web get_similar que le permite recuperar artistas similares a un conjunto de artistas semilla. Puedes usar esto para ayudar a construir listas de reproducción.El Echo Nest también tiene un conjunto de API web que realizará un análisis detallado de una pista (similar a Marsia antes mencionada) que podría usarse como base para un método de similitud de canción basado en la acústica. (Advertencia, trabajo en el Echo Nest). Por supuesto, si usas iTunes, hay algunas soluciones enlatadas. iTunes ahora tiene un generador de recomendaciones/listas de reproducción de música que creará listas de reproducción de canciones de artistas similares. Del mismo modo, la compañía Mufin tiene un complemento de iTunes en el que realizará un análisis acústico de sus pistas y utilizará este análisis para crear listas de reproducción.

Si está interesado en construir su propio sistema de similitud de música, le sugiero que eche un vistazo a los procedimientos para ISMIR (la Sociedad Internacional de Recuperación de Información de Música). Hay bastante investigación sobre la similitud de la música y la lista de reproducción que encontrarás útil. Puede encontrar los procedimientos en ismir.net

Answer 5

Para ser claros, AudioScrobbler es la tecnología creada por Last.fm para ejecutar su servicio. Recopilan estadísticas en las pistas que las personas escuchan (también 'Like's of tracks and artists').

Así Last.fm hace similitud sociales ... usuarios que escucharon X también escucharon Y - X te gusta lo que tal vez usted también como Y.

Dada una gran base de usuarios suficiente la presentación de las estadísticas, la similitud sociales es probable que proporcione mejores resultados que los enfoques de análisis informático. Por ejemplo, intente consultar la API de Last.fm para artistas similares a alguien que conozca, probablemente proponga algunos buenos partidos y algunos oscuros o extraños, que sin embargo reflejan los hábitos auditivos de la gente real. Cuanto más oscuro sea el artista que busque, más probabilidades habrá de que tenga coincidencias extrañas.

Incluso si pudiera obtener el método automático de clasificación de género descrito por George Tzanetakis para funcionar bien, se está perdiendo los juicios subjetivos de calidad proporcionados por personas reales. Por ejemplo, dos pistas parecen "Jazz" pero hay muchos tipos diferentes de Jazz ... y podría estar interesado en álbumes que no sean de Jazz en los que haya tocado un músico de jazz favorito. La similitud social sería más probable que capture esa información.

Answer 6

Solía ​​usar Predixis Magic Mixer. Realizará un breve análisis del audio en un archivo, producirá una "huella dactilar" y la comparará con huellas dactilares en una base de datos central. Si aparece en la lista, establecería un código de identificación que es el resultado del análisis del archivo completo en la copia del cliente. De lo contrario, haría un análisis completo en la computadora del cliente (demora un poco) y lo cargará en la base de datos central y también conservará la copia local. A partir de esa información, puede configurar una lista de reproducción que relacione las melodías, una con otra, según los sonidos reales. No lo he usado durante algunos años, así que no sé si los servidores centrales de la base de datos todavía están en funcionamiento, pero una búsqueda web dice que no. Todavía debería funcionar, pero cada archivo requerirá un análisis completo.