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編輯點評：在線識別歌曲及播放

非常好用的一款音樂識別工具，Shazam Encore音樂雷達app的功能很強大，小編這里附上的是最新的版本，支持快速識別歌曲，你可以播放或者自己哼一段簡短的音樂，它就能找到你你想要的歌曲，非常方便，還能顯示封面，專輯名。

音樂雷達在線識別歌曲app

Shazam怎么使用

1、下載軟件后，運行安裝到手機上；

音樂雷達在線識別歌曲app

2、點擊首頁，輕點開始Shazam識別；

3、識別出來后可以直接打開試聽；

4、也可以點擊下載的功能，直接下載到手機上。

軟件特色

《Shazam Encore音樂雷達》是一個聽音識歌的軟件，使用Shazam Encore音樂雷達的時候需要聯網，之后你播放或者自己哼一段簡短的音樂，它就能找到你你想要的歌曲，非常方便，還能顯示封面，專輯名。　　

Shazam Encore是Android平臺上的一款新穎的找歌軟件，它最大的不同就是，你只要對著你的Android手機哼上一小段歌曲，音樂雷達軟件就能夠識別并幫助你搜索到完整的歌曲信息。遇到你喜歡卻不知道的歌曲就打開Shazam Encore，讓音樂雷達幫你搜索！它僅僅需要30秒左右就能比較準確地告訴你歌曲的名稱，還能顯示封面，專輯名，作者，下載地點等。　

功能介紹

發現并購買

第一時間了解Shazam的實時排行榜

指向Apple Music的快速鏈接

查看推薦的曲目以發現新歌曲

了解您所在的國家、城市/地區和全球流行風向

根據您用Shazam標記的歌曲打開Apple Music電臺

在WATCH上使用SHAZAM

在您的Apple Watch上啟動Shazam以獲得藝術家、歌曲和歌曲關聯的歌詞

輕輕一掃，馬上就能看到過去用 Shazam 標記的歌曲

打開 Auto Shazam，我們會一直幫您查找歌曲

無與倫比的視覺功能

Shazam 視覺識別功能帶給您更多精彩，無論在哪，看到Shazam攝像機徽標時，點擊攝像機圖標即可用 Shazam 掃描海報、雜志或書籍

視覺識別功能還可以作為二維碼掃描器

您可以盡情使用Shazam，沒有任何限制

持續在后臺運行GPS會顯著縮短電池續航時間

有些功能與位置、設備和應用程序版本有關。

音頻識別的原理

音頻識別與大多數識別問題一樣，分為幾個步驟：

1.特征提取

2.索引庫

3.搜索與模糊匹配

4.識別結果的拼接特征提取方面有很多算法，基于FFT的頻域信息是相對簡單的，值得深入研究。頻域信號提取出來后，因為頻段太多，一般都會要做個歸并，合并成幾個大的頻段。比如Philips的算法就是合并成32個頻段，我之前做的系統是合并成6個頻段，Shazam的是4個頻段。特征的好壞直接影響了識別的效果，需要反復優化。特征提取出來后，就需要建立索引庫，存放所有的特征，每個特征都是要對應實際內容一部分的。實際情況往往索引庫會很大，所以通常不會用普通的關系式數據庫。我用過redis，以及python dict。因為查詢太過頻繁，盡量不要走網絡。我之前做的一個系統，一個24小時的音頻，對數據庫的特征查詢次數在幾十億到幾百億次。走網絡是不可想象的。搜索的過程則因為是多媒體數據而變得麻煩了許多。

具體就是要設計模糊匹配方法。很多因素會導致提取的特征與原特征存在誤差，需要自己想辦法來降低誤差對結果的影響。比如說FFT切段的過程會引入高頻噪聲，50Hz的工頻也會引入噪聲，所以我一般取FFT頻段時是選擇64~3300Hz范圍內的。模糊匹配方面，就可以把特征中每個值都做一下+/-1，然后生成一大堆的子特征去索引庫里查詢。如上的識別結果只是一些點，說明這個點匹配出了一些結果，往往結果還很多。此時還需要將點連成段才算是有意義的結果。比如你識別出來了3個字，中間的聽不清 "我?你" ，且索引庫里已經包含句子 "我愛你" 。那么就應該根據這些推斷出來有一定的概率結果就是跟索引庫里的一樣。實際建立概率模型也是個巨麻煩的事情。中間跳過的未識別點數量也是經驗數據。比如我試過1/8秒一個點，跳過6個點就會產生大量誤識別了，但是跳過2個點就比不跳的識別率高很多。我在過去的2年多設計了一套音頻識別系統，包含如上的所有組件，用以識別電視節目中的廣告。運行高峰時期，索引庫里有大約1000小時的音頻。識別正確率在95~98%之間晃動，誤識別在2~3%之間晃動。輸入24小時音頻的識別時間大約5~10分鐘。