Как технология поиска звука меняет музыкальную индустрию

Как технология поиска звука меняет музыкальную индустрию

Изучение возможностей машинного обучения в технологии звукового поиска

Использование технологии поиска звука произвело революцию в том, как мы открываем и находим музыку. Это сделало более простым и удобным напевать или петь отрывок из вашей любимой песни. Вы когда-нибудь задумывались о том, как работает эта технология и какой вклад в нее вносит машинное обучение? Наше обсуждение в этом посте будет посвящено тому, как машинное обучение повысило точность и эффективность технологии поиска звука, сопоставляя песни по напеванию или пению.

Что такое технология звукового поиска?

С помощью звукового поиска пользователи могут искать аудиофайлы или музыку по ключевым словам или фразам, а не только по названию или исполнителю. Записывая образец звука с устройства пользователя и затем сравнивая его с базой данных известного аудиоконтента, он может идентифицировать песню или музыкальное произведение, которое воспроизводится в среде пользователя.

Алгоритмы машинного обучения обычно используются для анализа аудиоконтента и извлечения функций, которые можно использовать для его идентификации. Другие технологии также используют метаданные для идентификации аудиоконтента, такого как названия песен, имена исполнителей и названия альбомов. Часто эти метаданные встроены в сам аудиофайл или могут быть получены из онлайн-баз данных или сервисов потоковой передачи музыки.

В целом технология поиска звука может помочь идентифицировать и найти аудиоконтент, будь то музыка, подкасты или другие аудиофайлы. Используя его, пользователи могут быстрее находить контент и открывать новый контент, который иначе они бы не обнаружили.

Понимание машинного обучения

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает в себя обучающие алгоритмы для распознавания закономерностей и создания прогнозов или решений на основе данных. Это делается путем предоставления алгоритму большого набора данных примеров вместе с соответствующими метками или выходными данными и предоставления алгоритму возможности учиться на данных.

Технология звукового поиска

Как это связано с технологией звукового поиска? Когда вы напеваете или поете, технология поиска звука анализирует аудиосэмпл и извлекает функции, которые можно использовать для идентификации содержания песни. Звуковые функции включают темп, мелодию, ритм и другие характеристики. Затем алгоритмы машинного обучения сравнивают извлеченные функции с известным аудиоконтентом.

Обучение алгоритма

Как алгоритм машинного обучения узнает, какие функции сравнивать? Здесь начинается тренировочный процесс. Для обучения алгоритма необходимо собрать большой набор аудиосэмплов, а также названия и исполнителей песен. На основе этого набора данных модель машинного обучения обучается определять особенности песни, которые важны для определения ее содержания. После того, как модель обучена, она может проанализировать аудиосэмпл и извлечь соответствующие функции, которые затем можно сравнить с известным аудиоконтентом в наборе данных, чтобы найти наилучшее соответствие.

В настоящее время машинное обучение значительно улучшило технологию поиска звука, облегчив пользователям поиск новой музыки и поиск музыки, которую они ищут. Используя алгоритмы машинного обучения, мы можем искать музыку, напевая или напевая, повышая точность и эффективность процесса. Я поражен тем, как машинное обучение революционизирует то, как мы открываем и находим музыку.

Этапы обучения алгоритма

Для обучения модели машинного обучения потребуется большой набор данных аудиосэмплов и соответствующих им названий песен и исполнителей. Для обучения модели мы также должны выбрать алгоритм машинного обучения и язык программирования.

Чтобы обучить модель машинного обучения звукового поиска, выполните следующие действия:

1. Соберите и подготовьте набор данных: получите большую базу данных аудиосэмплов вместе с соответствующими названиями песен и исполнителями для проведения аудиоанализа. В рамках этапа предварительной обработки разделите данные на обучающий и проверочный наборы, а также, при необходимости, на тестовый набор.
2. Извлечение признаков из аудиосэмплов. Самый эффективный способ извлечь важные детали из аудиосэмплов — использовать методы извлечения признаков. Характеристики аудиофайла могут включать, например, темп, мелодию, ритм и другие характеристики аудиофайла.
3. Выберите и настройте алгоритм машинного обучения. Выберите алгоритм машинного обучения, который будет подходить для сопоставления аудиосэмплов с названиями песен и исполнителями в соответствии с задачей сопоставления аудиосэмплов с названиями песен. Чтобы настроить алгоритм, вам необходимо правильно установить гиперпараметры.
4. Обучение модели. Используя обучающий набор данных, модель машинного обучения будет обучена задаче сопоставления аудиообразцов с названиями песен и исполнителями на основе обучающего набора данных. Важно отслеживать, как модель работает на проверочном наборе во время обучения, чтобы убедиться, что она обучается эффективно.
5. Оцените модель. Чтобы проверить, насколько хорошо модель обобщает новые данные после завершения обучения, оцените производительность модели на тестовом наборе.
6. Точная настройка модели. Если вас не устраивает производительность модели, вы можете настроить гиперпараметры или процесс извлечения признаков, чтобы улучшить ее.
7. Развертывание модели. Если модель работает хорошо, ее можно развернуть в поисковом приложении, как только она продемонстрирует свои возможности.

Стоит отметить, что такие продукты, как Alexa от Amazon, используют машинное обучение для обучения моделей распознаванию и пониманию голосовых команд на нескольких языках, включая хинди, чтобы сделать их более интеллектуальными.

Точность идентификации

«Когда вы напеваете или поете отрывок из песни, технология поиска звука анализирует аудиосэмпл и извлекает функции, которые можно использовать для идентификации контента».

Действительно, можно использовать технологию поиска звука, чтобы идентифицировать песню, напевая или напевая часть песни с помощью приложения для смартфона или веб-сайта, на котором есть функция, которая позволяет вам петь или напевать песню, чтобы идентифицировать песню с помощью технологии. Чтобы использовать эту функцию, часть песни необходимо спеть или напеть в микрофон устройства. Чтобы идентифицировать песню, технология поиска звука будет анализировать аудиосэмпл и сравнивать его с базой данных аудиоконтента, которая была ранее идентифицирована.

Насколько точным будет этот тип поиска звука, определяется несколько факторов, таких как качество аудиосэмпла и размер базы данных известного аудиоконтента. Хотя с помощью этого метода определить песню может быть сложнее, чем при поиске песни по названию или исполнителю, он все же является полезным инструментом для поиска песни, не зная ее названия или исполнителя.

Звуковой поиск и музыкальные приложения

Предоставляя пользователям более удобные и точные способы поиска и обнаружения музыки, технология поиска звука может улучшить взаимодействие с пользователем и сделать музыкальное приложение более привлекательным для пользователей. Улучшенный пользовательский интерфейс может сделать приложение более привлекательным для пользователей. Ниже приведены несколько способов, которыми звуковой поиск может принести пользу таким продуктам, как Spotify:

Улучшенная функция поиска.Благодаря технологии поиска звука пользователи могут находить музыку по ключевым словам или фразам, а не только по названию контента или исполнителю. В результате пользователи могут сэкономить время и силы, найдя нужную им музыку.

Идентификация песни. Используя микрофон на устройстве пользователя для записи образца звука, технология поиска звука может идентифицировать песни, воспроизводимые в окружении пользователя. Для пользователей, которые не знают названия или исполнителя песни, которую они слышат, эта функция может быть полезна.

Открытие музыки. Технология поиска звука не только помогает пользователям находить новую музыку, но и помогает открывать новых исполнителей. На основе истории поиска пользователя или песен, найденных с помощью функции поиска звука, приложение может предложить похожие песни.

В настоящее время Spotify не поддерживает поиск песен по пению или напеванию, но у него есть другие функции поиска и обнаружения, которые могут помочь пользователям находить музыку.

1. Текстовый поиск. Музыку можно искать по названию, исполнителю, альбому или жанру с помощью панели поиска в приложении или на веб-сайте Spotify.
2. Голосовые команды.Музыку можно искать с помощью голосовых команд с помощью функции голосового поиска в приложении Spotify.
3. Просмотр. Существует множество категорий и списков воспроизведения, которые пользователи могут просматривать в приложении или на веб-сайте Spotify, чтобы находить новую музыку и слушать ее.
4. Рекомендации. На основе истории прослушивания и предпочтений пользователей Spotify предоставляет персонализированные рекомендации по музыке и подкастам на основе истории прослушивания отдельного человека.
5. Радио. Также можно создать радиостанцию ​​на основе песни, исполнителя или музыкального жанра и слушать непрерывный поток музыки того же стиля, исполнителя или музыкального жанра.

Звуковой поиск Google

На данный момент функция Google Sound Search на устройствах на базе Android и iOS является одним из самых успешных продуктов, доступных на рынке, который живет и постоянно совершенствуется. Пользователям довольно просто попросить Google Assistant определить песни, которые играют вокруг них, просто спросив. Также можно воспроизвести песню для Google Assistant, чтобы идентифицировать ее, или пользователи могут напевать, насвистывать и петь мелодию, используя Google Assistant, чтобы идентифицировать песню.

Google Assistant может назвать песню, которая воспроизводится, напевает, насвистывает или поет мелодию песни. Вот краткий ответ на часто задаваемые вопросы от Google, если вам интересно узнать точные шаги.

Будущее звукового поиска

Нет сомнений в том, что технология надежного поиска будет продолжать совершенствоваться по мере развития алгоритмов машинного обучения и других технологий, делая ее более точной, эффективной и удобной для пользователя. В будущем технологии звукового поиска мы можем ожидать несколько потенциальных разработок. Некоторые из них включают следующее:

1. Повышенная точность. С развитием алгоритмов машинного обучения и других технологий технология поиска звука, вероятно, со временем станет более точной. Процесс может включать использование более продвинутых методов извлечения признаков, более крупного и разнообразного набора данных, а также использование более сложных моделей машинного обучения для достижения этой цели.
2. Улучшенная скорость. По мере того, как технология поиска звука развивается, становится быстрее и эффективнее, пользователи смогут находить нужную музыку быстрее и с гораздо меньшими усилиями, так как процесс становится более эффективным и Быстрее.
3. Расширенная языковая поддержка.Ожидается, что звуковой поиск будет расширен для поддержки большего количества языков в будущем, что позволит пользователям искать музыку на более широком диапазоне языков в будущем.
4. Интеграция с другими технологиями. Кроме того, мы увидим, как основная технология интегрируется с другими технологиями, такими как виртуальные помощники и устройства для умного дома, такие как динамики Eco Dot от Amazon и Nest от Google, чтобы пользователи могли искать музыку по с помощью голосовых команд или других традиционных методов, таких как использование виртуального помощника.

Рассмотрение логики технологии звукового поиска может помочь нам лучше понять, как работает эта технология и какую роль машинное обучение играет в ее работе. Вполне вероятно, что по мере развития алгоритмов машинного обучения и других технологических достижений технология поиска звука будет совершенствоваться с точки зрения точности, скорости и удобства использования, что сделает поиск музыки, которую они ищут, еще более удобным и эффективным для пользователей. открывать новый контент с течением времени.

Вот и конец этого короткого, но, надеюсь, познавательного чтения. Спасибо, что дошли до конца. Надеюсь, вы что-то извлекли из этого.

👨🏻‍💻 Присоединяйтесь к моему контентуили заходите в мои личные сообщения в LinkedIn, Twitter,Figma, Dribbble и Substack. 💭 Комментируйте свои мысли и отзывы или начните разговор!