Software di analisi musicale [chiuso]

Question

Un saluto

Potrei averlo immaginato, ma qualcuno sa se Last.fm aveva precedentemente utilizzato una qualche forma di progetto open source per eseguire analisi sulla musica per determinare musica simile.

Dato che ora è passato a una versione a pagamento, vorrei creare qualcosa che possa aggiungere musica conosciuta alla mia playlist. (Odio scansionare manualmente musica simile sul mio computer)

In caso contrario: qualcuno conosce un sistema che potrei usare per sostituirlo? Idealmente, vorrei una forma di codice API / sorgente che posso utilizzare per automatizzare l'intero processo in processi batch.

Grazie,

[modifica] Idealmente stavo cercando qualcosa di più lungo le linee di corrispondenza dei contenuti. Sono il tipo di persona che getta tutta la mia musica in un posto non organizzato. Quindi, essendo pigro, idealmente mi aspetto che venga generata una playlist che mi dia un tipo di playlist musicale simile.

Last.fm utilizza http://www.audioscrobbler.net/ - inoltre fornisce l'accesso a il suo database tramite un'API.

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Answer 1

La somiglianza musicale non è un problema facile.

Esistono due approcci generali per risolvere questo problema.

Approccio 1. Lancia i dati al problema. Questo è l'approccio adottato da LastFM e Pandora. È fondamentalmente un enorme database gestito da una comunità o un gruppo di esperti. Tieni presente che per utilizzare questo approccio avrai bisogno di metadati puliti o di una sorta di soluzione di fingerprinting audio come musicbrainz . Una volta che hai il database delle funzionalità puoi utilizzare algoritmi come Coefficiente di correlazione di Pearson per trovare elementi simili.

Approccio 2. Lancia algoritmi al problema. In particolare, algoritmi di audizione informatica. Ciò significa che calcoli i vettori delle varie caratteristiche che una canzone contiene e usando le reti neurali e una varietà di altre tecniche che trovi altre canzoni con vettori simili. Questo approccio è stato utilizzato con successo per classificazione automatica dei generi e < a href = "http://en.wikipedia.org/wiki/Query_by_Example" rel = "noreferrer"> query per esempio .

Se stai cercando un software open source per l'analisi della musica, marsyas può fare praticamente tutto ciò che le cose commerciali possono fare . È il figlio del cervello di George Tzanetakis e sul suo sito web puoi trovare molti articoli sul stato di cose con audizione al computer.

Answer 2

Esiste un'API Web all'indirizzo Echo Nest che include un servizio web get_similar che consente di recuperare artisti simili in una serie di artisti del seme. Puoi usarlo per aiutare a creare playlist. Echo Nest ha anche una serie di API web che eseguiranno un'analisi dettagliata di una traccia (simile alle suddette Marsia) che si potrebbe usare come base per un metodo di somiglianza di brani basato su acustica. (Avvertenza, lavoro all'Echo Nest). Naturalmente, se usi iTunes, ci sono alcune soluzioni predefinite. iTunes ora ha un generatore di raccomandazioni / playlist musicali che costruirà playlist di brani di artisti simliar. Allo stesso modo, la società Mufin ha un componente aggiuntivo iTunes che eseguirà l'analisi acustica dei brani e utilizzerà questa analisi per creare playlist.

Se sei interessato a costruire il tuo sistema di somiglianza musicale, ti suggerisco di dare un'occhiata agli atti dell'ISMIR (International Society of Music Information Retrieval). C'è un bel po 'di ricerca sulla somiglianza musicale e la playlist che troverai utili. Puoi trovare il procedimento su ismir.net

Answer 3

Non sarebbe più semplice / più efficiente interrogare (costruire?) un database Internet basato sul genere / stile / etc? Ho usato last.fm e siti simili ma non ho mai sentito di fare qualcosa di più di questo (almeno i risultati non lo indicavano);)

Answer 4

Non sono sicuro di cosa tu voglia esattamente, ma che ne dici di MusicBrainz ?

Answer 5

Per essere chiari, AudioScrobbler è la tecnologia sviluppata da Last.fm per eseguire il loro servizio. Raccolgono statistiche sui brani che le persone ascoltano (anche "Like di brani e artisti).

Quindi Last.fm fa la somiglianza sociale ... gli utenti che hanno ascoltato X hanno anche ascoltato Y - ti piace X, quindi forse ti piacerà anche Y.

Data una base di utenti sufficientemente ampia che invia statistiche, è probabile che la somiglianza sociale fornisca risultati migliori rispetto agli approcci di analisi informatica. Ad esempio, prova a interrogare l'API di Last.fm per artisti simili a qualcuno che conosci - probabilmente ti vengono in mente buoni abbinamenti e alcuni oscuri o strani, che riflettono comunque le abitudini di ascolto delle persone reali. Più oscuro è l'artista che cerchi, più è probabile che otterrai strane corrispondenze.

Anche se riuscissi a far funzionare bene il metodo di classificazione automatica del genere descritto da George Tzanetakis, ti stai perdendo i giudizi soggettivi di qualità forniti da persone reali. ad esempio due tracce sembrano entrambe "Jazz" ma ci sono molti tipi diversi di Jazz ... e potrei essere interessato ad album non Jazz su cui un musicista jazz preferito ha suonato. La somiglianza sociale avrebbe maggiori probabilità di acquisire tali informazioni.

Answer 6

Usavo Predixis Magic Mixer. Eseguirà una breve analisi dell'audio in un file, produrrà una "impronta digitale" e confrontato con le impronte digitali in un database centrale. Se elencato, imposterà un codice di identificazione che è il risultato dell'analisi dell'intero file nella copia del client. In caso contrario, farebbe un'analisi completa sul computer client (impiegherà un po 'di tempo) e lo caricherà sul database centrale e manterrà anche la copia locale. Da queste informazioni può impostare una playlist che collega i brani, l'uno all'altro 'a seconda dei suoni effettivi. Non lo uso da alcuni anni, quindi non so se i server del database centrale siano ancora in funzione, ma una ricerca Web dice di no. Dovrebbe funzionare ancora, ma ogni file richiederà un'analisi completa.