Software de análisis de música [cerrado]

Question

Saludos

Es posible que haya imaginado esto, pero alguien sabe si Last.fm previamente usó alguna forma de proyecto de código abierto para realizar un análisis de música para determinar música similar.

Como ahora se ha movido 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 usar para reemplazarlo? Idealmente, me gustaría algún tipo de código fuente / API que pueda usar para automatizar todo el proceso en trabajos por lotes.

Gracias,

[editar] Idealmente, estaba buscando algo más en la línea de coincidencia de contenido. Soy el tipo de persona que acaba de lanzar toda mi música en una ubicación desorganizada. Entonces, siendo perezoso, esperaría que se generara una lista de reproducción que me proporcionara un tipo de música similar a la de la lista de reproducción.

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 musical no es un problema fácil.

Hay dos enfoques generales para resolver este problema.

Enfoque 1. Tirar datos al problema. Este es el enfoque que adoptan LastFM y Pandora. Es básicamente una gran base de datos 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 coeficiente de correlación de Pearson para encontrar elementos similares.

Enfoque 2. Lanzar algoritmos al problema. En particular, los algoritmos de audición por ordenador. Esto significa que usted calcula vectores de varias características que contiene una canción y que utiliza redes neuronales y una variedad de otras técnicas para encontrar otras canciones con vectores similares. Este enfoque se ha utilizado con éxito para clasificación automática de género y < a href = "http://en.wikipedia.org/wiki/Query_by_Example" rel = "noreferrer"> consulta por ejemplo .

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

Answer 2

Hay una API web en The Echo Nest que incluye un servicio web get_similar que te permite recuperar artistas similares para Un conjunto de artistas semilla. Puedes usar esto para ayudar a construir listas de reproducción. Echo Nest también tiene un conjunto de API web que realizarán un análisis detallado de una pista (similar a la mencionada Marsyas) que se podría usar como base para un método de similitud de canciones basado en la acústica. (Advertencia, yo trabajo en el nido del eco). Por supuesto, si usas iTunes, hay algunas soluciones enlatadas. iTunes ahora tiene un recomendador de música / generador de listas de reproducción que creará listas de reproducción de canciones de artistas similares. De manera similar, 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 crear su propio sistema de similitud musical, le sugiero que eche un vistazo a los procedimientos de ISMIR (la Sociedad Internacional de Recuperación de Información de Música). Hay un poco de investigación sobre la similitud de la música y las listas de reproducción que te serán útiles. Puedes encontrar los procedimientos en ismir.net

Answer 3

¿No sería más sencillo / eficiente consultar (construir) una base de datos de Internet basada en género / estilo / etc? Usé last.fm y sitios similares, pero nunca sentí que hicieran nada más que esto (al menos los resultados no lo indicaban);)

Answer 4

No estoy muy seguro de qué es exactamente lo que quieres, pero ¿qué te parece MusicBrainz ?

Answer 5

Para ser claros, AudioScrobbler es la tecnología creada por Last.fm para ejecutar su servicio. Recopilan estadísticas en las pistas que la gente escucha (también "Me gusta" de las pistas y los artistas).

Así que Last.fm tiene similitud social ... los usuarios que escucharon X también escucharon Y - a ti te gusta X, tal vez también te guste Y.

Dada una base de usuarios suficientemente grande que envía estadísticas, es probable que la similitud social proporcione mejores resultados que los enfoques de análisis computarizado. Por ejemplo, intente consultar la API de Last.fm para artistas similares a alguien que conozca, probablemente surja algunas coincidencias buenas y algunas oscuras o extrañas, que sin embargo reflejan los hábitos de escucha de las personas reales. Cuanto más oscuro sea el artista que buscas, más probabilidades tendrás de coincidencias raras.

Incluso si pudiera lograr que el método automático de clasificación de género descrito por George Tzanetakis funcionara bien, está perdiendo los juicios subjetivos de calidad proporcionados por personas reales. por ejemplo, dos pistas que parecen 'Jazz' pero hay muchos tipos diferentes de Jazz ... y me pueden interesar los álbumes que no sean de Jazz en los que haya tocado un músico de jazz favorito. La similitud social sería más probable que capturara esa información.

Answer 6

Solía ??usar Predixis Magic Mixer. Realizará un breve análisis del audio en un archivo, producirá una " huella digital " y lo comparé con las huellas digitales en una base de datos central. Si está en la lista, establecería un código de identificación que es el resultado del análisis de todo el archivo en la copia del cliente. De lo contrario, realizaría un análisis completo en la computadora cliente (tomaría un tiempo) y lo cargaría a la base de datos central y también conservaría la copia local. A partir de esa información, se puede configurar una lista de reproducción que relaciona las melodías, una con otra, dependiendo de los sonidos reales. No lo he usado durante algunos años, así que no sé si los servidores de la base de datos central todavía están en funcionamiento, pero una búsqueda en la web dice que no. Aún debería funcionar, pero cada archivo requerirá un análisis completo.