संगीत विश्लेषण सॉफ्टवेयर

Question

अभिवादन

मैं इस कल्पना हो सकता है लेकिन अगर Last.fm पहले से ओपन सोर्स प्रोजेक्ट के कुछ फार्म का इस्तेमाल किया समान संगीत निर्धारित करने के लिए संगीत पर विश्लेषण करने के लिए किसी को पता है।

के रूप में अपने अब एक भुगतान संस्करण मैं कुछ है जो मेरे प्लेलिस्ट में ज्ञात संगीत जोड़ सकते हैं करना चाहते हैं के लिए चले गए। (मैं इसी तरह संगीत के लिए अपने कंप्यूटर को स्कैन करने से नफरत है मैन्युअल रूप से)

उसमें असफल होने - किसी किसी भी प्रणाली है कि मैं इस को बदलने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं के बारे में पता है? आदर्श रूप से मुझे एपीआई/सोर्स कोड का कुछ रूप चाहिए जो मैं पूरी प्रक्रिया को बैच नौकरियों में स्वचालित करने के लिए उपयोग कर सकता हूं।

धन्यवाद,

[संपादित करें] आदर्श रूप में मैं सामग्री से मेल खाते की तर्ज पर अधिक कुछ के लिए देख रहा था। मैं ऐसे व्यक्ति का प्रकार हूं जो मेरे सभी संगीत को एक असंगठित स्थान पर फेंकता है। फिर आलसी होने के नाते मैं आदर्श रूप से एक प्लेलिस्ट उत्पन्न होने की उम्मीद करता हूं जो मुझे एक समान संगीत प्रकार की प्लेलिस्ट दे रहा है।

Last.fm http://www.audioscrobbler.net/ का उपयोग करता है - यह भी एक एपीआई के माध्यम से अपने डेटाबेस तक पहुँच प्रदान करता।

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Answer 1

संगीत समानता एक आसान समस्या नहीं है।

इस समस्या को हल करने के लिए दो सामान्य दृष्टिकोण हैं।

दृष्टिकोण 1. समस्या पर डेटा फेंक दें। यह दृष्टिकोण LastFM और Pandora ले लो। यह मूल रूप से एक विशाल डेटाबेस है जिसे किसी समुदाय या विशेषज्ञों के समूह द्वारा बनाए रखा जाता है। ध्यान दें कि इस दृष्टिकोण का उपयोग करने के लिए आपको स्वच्छ मेटाडेटा या musicbrainz जैसे कुछ प्रकार के ऑडियो फिंगरप्रिंटिंग समाधान की आवश्यकता होगी। एक बार जब आप सुविधा डेटाबेस है आप इस तरह के रूप में Pearson correlation coefficient एल्गोरिदम का उपयोग समान आइटम ढूँढने के लिए कर सकते हैं।

दृष्टिकोण 2. समस्या पर एल्गोरिदम फेंको। विशेष रूप से, कंप्यूटर ऑडिशन एल्गोरिदम। इसका मतलब है कि आप एक गीत में शामिल विभिन्न सुविधाओं के वैक्टरों की गणना करते हैं और तंत्रिका जाल और अन्य तकनीकों का उपयोग करते हुए आपको समान वैक्टर वाले अन्य गाने मिलते हैं। इस दृष्टिकोण का सफलतापूर्वक automatic genre classification और query by example के लिए उपयोग किया गया है।

यदि आप संगीत विश्लेषण के लिए ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर की तलाश में हैं, तो marsyas वाणिज्यिक सामान कर सकते हैं सब कुछ कर सकते हैं। इसका मस्तिष्क बच्चा George Tzanetakis और उसकी वेबसाइट पर आप कंप्यूटर ऑडिशन के साथ मामलों की स्थिति के बारे में कई कागजात पा सकते हैं।

Answer 2

यह सरल/अधिक क्वेरी करने के लिए कुशल नहीं होगा (निर्माण?) कुछ इंटरनेट शैली/शैली/आदि के आधार पर डेटाबेस? मैंने last.fm और इसी तरह की साइटों का उपयोग किया लेकिन कभी महसूस नहीं किया कि उन्होंने कुछ और किया है (कम से कम परिणाम यह इंगित नहीं कर रहे थे);

Answer 3

मुझे यकीन नहीं है कि आप वास्तव में क्या चाहते हैं, लेकिन MusicBrainz के बारे में कैसे?

Answer 4

The Echo Nest पर एक वेब एपीआई है जिसमें एक get_similar वेब सेवा शामिल है जो आपको समान कलाकारों को बीज कलाकारों के सेट पर पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देती है। आप प्लेलिस्ट बनाने में मदद के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।इको नेस्ट में वेब एपीआई का एक सेट भी है जो एक ट्रैक का विस्तृत विश्लेषण करेगा (उपर्युक्त मंगल के समान) जो कि ध्वनिक-आधारित गीत समानता विधि के आधार के रूप में उपयोग कर सकता है। (चेतावनी, मैं इको नेस्ट पर काम करता हूं)। बेशक, यदि आप आईट्यून्स का उपयोग करते हैं, तो कुछ डिब्बाबंद समाधान हैं। आईट्यून्स में अब एक संगीत अनुशंसाकर्ता/प्लेलिस्ट जनरेटर है जो समान कलाकारों के गीतों की प्लेलिस्ट बनाएगा। इसी प्रकार, कंपनी मुफिन में आईट्यून्स ऐड है जो आपके ट्रैक के ध्वनिक विश्लेषण करेगा और प्लेलिस्ट बनाने के लिए इस विश्लेषण का उपयोग करेगा।

आप अपने खुद के संगीत समानता प्रणाली के निर्माण में रुचि रखते हैं, मेरा सुझाव है कि आप ISMIR (के संगीत सूचना पुनर्प्राप्ति इंटरनेशनल सोसायटी) के लिए कार्यवाही पर एक नज़र डालें। संगीत समानता और प्लेलिस्टिंग के आसपास काफी कुछ शोध है जो आपको उपयोगी लगेगा। आप ismir.net

Answer 5

स्पष्ट है पर कार्यवाही पा सकते हैं, AudioScrobbler तकनीक Last.fm द्वारा बनाया गया अपनी सेवा को चलाने के लिए है। वे उन पटरियों पर आंकड़े एकत्र करते हैं जो लोग सुनते हैं ('पटरियों और कलाकारों की तरह) भी।

तो Last.fm सामाजिक समानता है ... उपयोगकर्ताओं को, जो एक्स की बात सुनी भी Y की बात सुनी - आप एक्स की तरह तो हो सकता है आप भी वाई

की तरह एक बड़ा पर्याप्त उपयोगकर्ता आधार आँकड़े प्रस्तुत करने को देखते हुए होगा, सामाजिक समानता कंप्यूटर विश्लेषण दृष्टिकोण से बेहतर परिणाम प्रदान करने की संभावना है। उदाहरण के लिए, किसी भी कलाकार के लिए Last.fm API को क्वेरी करने का प्रयास करें जिसे आप जानते हैं - शायद कुछ अच्छे मैचों और कुछ अस्पष्ट या अजीब लोगों के साथ आता है, जो फिर भी वास्तविक लोगों की सुनने की आदतों को प्रतिबिंबित करते हैं। जितना अधिक अस्पष्ट कलाकार आप खोजते हैं उतना अधिक अजीब मैच मिलेंगे।

आप स्वत: शैली वर्गीकरण विधि जॉर्ज Tzanetakis द्वारा वर्णित काम करने के लिए अच्छी तरह से आप गुणवत्ता की व्यक्तिपरक निर्णय असली लोगों द्वारा आपूर्ति ले पा रहे हैं हो सकता है यहां तक ​​कि अगर। उदाहरण के लिए दो ट्रैक 'जैज़' की तरह दिखते हैं लेकिन जैज़ के कई अलग-अलग प्रकार हैं ... और मुझे गैर-जैज़ एल्बमों में रुचि हो सकती है जो एक पसंदीदा जैज़ संगीतकार ने खेला है। सामाजिक समानता उस जानकारी को कैप्चर करने की अधिक संभावना होगी।

Answer 6

मैं प्रिक्सिक्स मैजिक मिक्सर का उपयोग करता था। यह एक फ़ाइल में ऑडियो का एक संक्षिप्त विश्लेषण करेगा, एक "उंगली प्रिंट" का उत्पादन करेगा और इसकी तुलना केंद्रीय डेटाबेस में फिंगरप्रिंट से की जाएगी। यदि सूचीबद्ध है, तो यह एक पहचान कोड सेट करेगा जो संपूर्ण फ़ाइल के विश्लेषण को ग्राहक प्रतिलिपि में परिणाम देगा। यदि नहीं, तो यह क्लाइंट कंप्यूटर पर एक पूर्ण विश्लेषण करेगा (थोड़ी देर लेता है) और इसे केंद्रीय डेटाबेस में अपलोड करें और स्थानीय प्रतिलिपि भी रखें। उस जानकारी से यह वास्तविक ध्वनियों के आधार पर एक प्ले सूची सेट कर सकता है जो धुनों से संबंधित है, एक दूसरे से। मैंने इसे कुछ सालों तक उपयोग नहीं किया है, इसलिए मुझे नहीं पता कि केंद्रीय डेटाबेस सर्वर अभी भी संचालन में हैं या नहीं, लेकिन एक वेब सर्च कहती है। यह अभी भी काम करना चाहिए, लेकिन हर फाइल को पूर्ण विश्लेषण की आवश्यकता होगी।