从结果来看,QQ音乐和网易云音乐耗时最短,依旧处于第一梯队,其中QQ音乐的耗时稍短于网易云音乐 。
虾米音乐排第三,至于咪咕音乐,在上一轮测试中已经出局 。
需要提醒的是,以上的测试都是从歌曲的开始时间测试的,如果直接从歌曲中间的人声测试,其识别速度还会更快,而以上的测试结果也仅能反映出在黑马的这个测试环境中的结果,实际中不同的环境和场景会有细微区别 。
测试榜单如下:
在以上的测试环节中,大家应该也知道听歌识曲王者是谁了吧?
在识别率和识别速度上,QQ音乐和网易云音乐基本不相上下,但是QQ音乐在翻唱识别上具备绝对优势 。另外,黑马在测试中发现一个问题,网易云音乐的曲库有些少了,有些歌曲即使识别到了歌名,但是因为没有版权而听不了,QQ音乐则没有出现这个问题 。
至于虾米音乐和咪咕音乐,就中规中矩了 。
说到这,为什么QQ音乐在听歌识别上能做的更好?一般人看热闹,而黑马由于太闲了则对其原因更感兴趣 。
这一探究,发现QQ音乐的确有点门道 。
其采用了一个名为Landmark的指纹算法,能够有效的增加抗噪声处理,提高识别速度 。
为避免有的小伙伴疑惑,这里黑马解释一下,这里的指纹算法不是我们习以为常的指纹,而是指音频指纹 。
这也很好理解,就像指纹是每个人独一无二的特征一样,所谓的歌曲也有一个“指纹”,这个“指纹”是最能表现出一首歌的特征的数据,通过识别这个音频指纹,就可以识别出歌曲来,这也是目前听歌识曲的技术原理 。
这个算法有多牛逼?简单说,QQ音乐凭借着这个音频指纹(Audio Fingerprinting)技术荣获MIREX2019世界冠军 。
这个MIREX含金量也不低,是国际音频检索领域的顶尖赛事,能在这个赛事上获得冠军,相当于听歌识曲技术得到了业界的高度认可 。
有了这个算法,再加上哈希表和倒排索引,以及QQ音乐本身丰富的曲库、用户量和分析样本量,其听歌识曲速度自然就快了 。
等等,这个哈希表和倒排索引又是什么东西?要解释起来,又是一篇长篇大论,只需要知道的是可以提高歌曲的识别效率就足够了,这也是为啥QQ音乐的听歌识曲耗时比同类产品短的原因 。
但是黑马发现,QQ音乐真正厉害的在于翻唱识别功能,作为首个在音乐App中加入的功能,这个翻唱识别技术是怎么实现的?
解释起来也是一大篇论断,也很难解释,因为目前在音乐类的App中,只有QQ音乐具备翻唱识别功能,还没有一个成熟的商用方案 。
这里就简单解释一下,翻唱识别技术是一种介于音频指纹和流派分类的一个基于音频内容的音乐检索技术 。
音频指纹我们已经解释过了,如果要通过音频指纹系统识别到一首被人翻唱的歌曲,那么检索库中必须有这首翻唱歌曲,否则听歌识曲技术旧识别不出来 。
(8种翻唱类型的组合)
这也是为什么翻唱版本的歌曲不能被其他音乐App识别到的原因,因为检索库中缺少了翻唱版本 。
因此翻唱识别技术的检索算法中,会比音频指纹模糊,但是又不能太过于模糊,否则音频特征识别不到,还必须要知道这首歌曲的大概类别,因此要比流派、歌手分类检索要严格 。
再通过一些特征提取、提取特征后的处理以及距离计算等算法来检索翻唱识别的歌曲 。
总之,我们只需要知道的是翻唱识别技术,可以让听歌识曲的检索范围更大,同时在很多的生活使用场景中也的确需要翻唱识别技术 。
其他的音乐App,这个功能赶紧跟进吧 。
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