Музыкальное аналитическое программное обеспечение [закрывается]
Вам нужны круглые скобки:
(bytes[0] & 0x3f) == 0x3c
Это из-за странных приоритетов & и |, которые были унаследованы от C, которые унаследовали их от B (Деннис Ричи описал эту проблему приоритетов в https://www.bell-labs.com/usr/dmr/www/chist.html ).
4 ответа
Музыкальное сходство - не простая проблема.
Существует два основных подхода к решению этой проблемы.
Подход 1. Киньте данные в проблему. Это подход LastFM и Pandora. По сути, это огромная база данных, которая поддерживается сообществом или группой экспертов. Обратите внимание, что для использования этого подхода вам понадобятся чистые метаданные или какое-то решение для снятия отпечатков пальцев, например musicbrainz . Если у вас есть база данных объектов, вы можете использовать такие алгоритмы, как коэффициент корреляции Пирсона , чтобы найти похожие элементы.
Подход 2. Бросай алгоритмы в задачу. В частности, алгоритмы компьютерного прослушивания. Это означает, что вы вычисляете векторы различных функций, которые содержит песня, и используя нейронные сети, а также множество других техник, которые вы находите в других песнях с похожими векторами. Этот подход был успешно использован для автоматической классификации жанров и запросов на примере .
Если вы ищете программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа музыки, marsyas может сделать практически все, что может сделать коммерческий материал. Это мозг ребенка Джорджа Цанетакиса , и на его веб-сайте вы можете найти много статей о состоянии дел с компьютерным прослушиванием.
Разве не было бы проще / эффективнее запросить (построить?) Некоторую базу данных в Интернете, основанную на жанре / стиле / и т. Д.? Я использовал last.fm и подобные сайты, но никогда не чувствовал, что они сделали что-то большее, чем это (по крайней мере, результаты не указывали на это);)
Я не совсем уверен, что именно вы хотите, но как насчет MusicBrainz ?
В The Echo Nest есть веб-API, который включает веб-службу get_similar, которая позволяет вам извлекать художников, похожих на набор начальных художников. Вы можете использовать это для создания списков воспроизведения. Echo Nest также имеет набор веб-API, которые будут выполнять подробный анализ трека (аналогично вышеупомянутому Marsyas), который можно использовать в качестве основы для метода схожести песен на основе акустики. (Предупреждение, я работаю в Echo Nest). Конечно, если вы используете iTunes, есть готовые решения. В iTunes теперь есть музыкальный рекомендатель / генератор списков воспроизведения, который будет создавать списки воспроизведения песен от аналогичных исполнителей. Точно так же у компании Mufin есть надстройка iTunes, которая будет выполнять акустический анализ ваших треков и использовать этот анализ для создания списков воспроизведения.
Если вы заинтересованы в создании собственной системы музыкального подобия, я предлагаю вам взглянуть на протоколы ISMIR (Международного общества поиска музыкальной информации). Существует довольно много исследований о сходстве музыки и списков воспроизведения, которые вы найдете полезными. Вы можете найти материалы на ismir.net