Hoe herkent Shazam muziek nauwkeurig?

Hoe herkent Shazam muziek nauwkeurig?

Heb je je ooit afgevraagd hoe Shazam de muziek die je speelt 'hoort' en deze zo nauwkeurig identificeert? Nou, je bent niet de enige.





De technologie die de muziekherkenningsservice aandrijft, is voor velen een mysterie, vooral omdat de service werd gelanceerd jaren voordat smartphones en machine learning iets werden.





In dit artikel zullen we bekijken hoe Shazam werkt en hoe het muziek nauwkeurig kan herkennen.





Wat is Shazam?

Shazam is een populaire app voor muziekherkenning die je kunt gebruiken om informatie te vinden over een nieuw nummer dat je leuk vindt, maar waarvan je de titel of de naam van de artiest niet kent.

Stel dat je in een coffeeshop bent of door een winkel op de hoek loopt en je hoort een nieuw nummer dat je graag in je muziekbibliotheek zou willen hebben. Shazam helpt je het nummer gemakkelijk te vinden. Het enige dat u hoeft te doen, is een paar seconden van het nummer opnemen in de app.



De Shazam-app maakt gebruik van geavanceerde audioherkenningstechnologie om de muziek die je hoort binnen enkele seconden te identificeren, zodat je de naam van de artiest en het nummer kunt achterhalen, video's kunt bekijken en zelfs het nummer op je apparaat kunt kopen of streamen.

downloaden: Shazam voor ios | Android (Vrij)





Hoe werkt Shazam?

Afbeeldingengalerij (4 afbeeldingen) Uitbreiden Uitbreiden Uitbreiden Uitbreiden Dichtbij

Shazam gebruikt een gepatenteerde technologie die is ontwikkeld door Avery Lin-Chun Wang, de mede-oprichter van de app en hoofdgegevenswetenschapper, om overeenkomsten te identificeren voor nummers die op zijn platform worden opgevraagd. De technologie maakt vingerafdrukken voor audio-opnames, de geheime saus achter de geweldige herkenningsvaardigheden van Shazam.

Shazam maakt en bewaart audio-vingerafdrukken die bestaan ​​uit verzamelingen van numerieke gegevens voor elk meer dan 15 miljard nummers. Wanneer een gebruiker een nummer Shazam, maakt Shazam snel een audio-vingerafdruk van het geluid dat wordt ontvangen van de smartphone of pc-microfoon.





Zodra het klaar is met het maken van de audiovingerafdruk voor de opname, uploadt Shazam de audiovingerafdruk (niet de audio) naar zijn server, waar het een databasezoekopdracht uitvoert voor overeenkomsten. Als er een overeenkomst wordt gevonden, wordt de nummerinformatie geretourneerd met opties voor het streamen of kopen, samen met de identificerende informatie.

Wat is een audiovingerafdruk?

Een audiovingerafdruk is een gecondenseerde digitale samenvatting van audiosignalen. Ze worden gebruikt om een ​​audiosample te identificeren of om vergelijkbare items in een audiodatabase te lokaliseren.

Shazam's audio-fingerprinting-technologie kan niet-gelabelde stukjes audio-inhoud matchen met overeenkomstige overeenkomsten in de audiodatabase. Shazam identificeert de titel van het nummer dat je hebt opgenomen (een niet-gelabelde audio-inhoud) door de vingerafdruk van het nummer te matchen met de vingerafdruk van nummers in de database.

Shazam maakt unieke vingerafdrukken voor nummers in zijn database door bepaalde datapunten te gebruiken die met behulp van een spectrogram zijn geïdentificeerd.

Wat is een spectrogram?

Een spectrogram is een driedimensionale grafiek die wordt gebruikt als een weergave van geluid. Het spectrogram toont de verandering in frequenties over een periode en houdt ook rekening met de amplitude of het volume. De onderstaande foto is een voorbeeld van een spectrogramaflezing.

Afbeelding tegoed: Changhua Coast Conservation Action/ https://search.creativecommons.org/photos/e6b0b0f3-79ea-4621-9029-1b73365a52ac

In een interview uit 2003 met Wetenschappelijke Amerikaan , onthulde Avery Wang dat het Shazam-algoritme spectrogrampunten gebruikt die noten met de hoogste energie vertegenwoordigen om audiovingerafdrukken te genereren.

Door de meeste informatie in een nummer te negeren en zich alleen te concentreren op de weinige bepalende noten, kan Shazam zijn database doorzoeken en met een ongelooflijke snelheid nauwkeurige overeenkomsten voor nummerquery's bieden.

Hoe kan Shazam nummers op luidruchtige plaatsen identificeren?

Shazam gebruikt opnamen van nummers die vrij zijn van achtergrondgeluiden en vervormingen om vingerafdrukken te maken voor de database. Wanneer u een nummer opneemt met de app op een lawaaierige plaats, maakt deze een audio-vingerafdruk van uw opname door de noten met de hoogste energie op de opname te identificeren.

Vervolgens zoekt het in zijn database naar een overeenkomst voor de audiovingerafdrukken van uw opname, op voorwaarde dat het achtergrondgeluidsniveau niet hoog genoeg was om de gegevens te vervormen die werden gebruikt om de audiovingerafdruk te maken.

Tijden waarop Shazam je niet kan helpen een nummer te identificeren

Shazam is geweldig in het matchen van nummers, zelfs obscure muziek waarvan je denkt dat het niet in de database staat. Maar zijn er momenten waarop Shazam een ​​nummer niet kan identificeren?

Vervormde opname

Wanneer u een nummer Shazam op een plaats waar het achtergrondruisniveau te hoog is, vervormt de ruis de gegevens op het Spectrogram. Daarom zal de audiovingerafdruk van uw opname anders zijn dan die van het originele nummer.

Wanneer dat gebeurt, retourneert Shazam de Nummer niet bekend dialoog omdat het geen match kan vinden voor de audiovingerafdruk.

Live muziek

Shazam schiet tekort in zijn vermogen om muziek van live optredens te identificeren. Dit komt omdat de audio die je opneemt tijdens live optredens vaak verschilt van de originele versie van het nummer dat Shazam gebruikt om audiovingerafdrukken te maken.

De enige manier waarop Shazam een ​​nummer kan identificeren tijdens een live optreden, is als de band bekwaam genoeg is om het nummer precies zo uit te voeren zoals het is opgenomen. Veel succes met de band die dat probeert te doen...

Uw spraakopname

Kan ik Shazam een ​​nummer laten herkennen dat ik zong als ik een heel goede zanger was?

Kortom, nee.

Het Shazam-algoritme kan alleen vooraf opgenomen muziek identificeren. Om Shazam een ​​nummer te laten identificeren dat je zingt, moet je dezelfde zang hebben met de instrumentals in het exacte tempo met de originele opname van het nummer.

geen in-app-aankoop gratis games

Jouw neuriën

Shazam kan geen overeenkomsten voor gezoem identificeren, omdat het algoritme exacte frequenties en amplitudes gebruikt om audio-vingerafdrukken te maken voor de nummers in de database.

Wanneer je een nummer neuriet, maakt Shazam er een vingerafdruk voor. Maar omdat een brom slechts een poging is om een ​​nummer opnieuw te synthetiseren, zal het algoritme niet overeenkomen met de opname.

Is Shazam de enige app voor muziekidentificatie?

Shazam was de eerste muziekidentificatieservice en is momenteel de meest gebruikte app voor het identificeren van nummers. Er zijn echter andere apps die je kunt gebruiken om een ​​nummer te identificeren om je heen spelen. Sommigen kunnen zelfs een nummer identificeren dat je zingt of neuriet.

Drie van de meest populaire Shazam-alternatieven zijn SoundHound, Musixmatch Lyrics en Genius. Musixmatch en Genius helpen je voornamelijk bij het identificeren van songteksten voor muziek die om je heen wordt afgespeeld, terwijl SoundHound de naaste concurrent van Shazam is.

Verwant: De beste muziekherkenningsapps om nummers op hun melodie te vinden

Je kunt de SoundHound-app gebruiken om vrijwel alles te doen wat Shazam doet. Het grote voordeel ten opzichte van Shazam is dat het de toegevoegde functionaliteit heeft om nummers die je zingt of neuriet te identificeren.

Afbeelding tegoed: Sulastri Sulastri / Shutterstock.com

Deel Deel Tweeten E-mail Hoe muziek en liedjes in YouTube-video's te identificeren: 5 manieren

Leer hoe je een nummer uit een video op YouTube of elders kunt vinden, met behulp van Shazam en een verscheidenheid aan andere methoden.

Lees volgende
Gerelateerde onderwerpen
  • Technologie uitgelegd
  • Shazam
  • Muziek ontdekken
  • SoundHound
  • Muziekmatch
Over de auteur John Awa-abuon(62 artikelen gepubliceerd)

John is van geboorte een liefhebber van technologie, een maker van digitale inhoud van opleiding en een tech lifestyle-schrijver van beroep. John gelooft in het helpen van mensen bij het oplossen van problemen en hij schrijft artikelen die precies dat doen.

Meer van John Awa-abuon

Abonneer op onze nieuwsbrief

Word lid van onze nieuwsbrief voor technische tips, recensies, gratis e-boeken en exclusieve deals!

Klik hier om je te abonneren