Sto cercando metodi che funzionino nella pratica per determinare un tipo di acustica somiglianza tra diverse canzoni.Metodi per la determinazione della somiglianza acustica (ma non per le impronte digitali)
La maggior parte dei metodi che ho visto finora (MFCC, ecc.) Sembrano in realtà mirare a trovare identiche canzoni solo (ad esempio impronte digitali, per riconoscimento musicale non raccomandazione). Mentre la maggior parte dei sistemi di raccomandazione sembra funzionare su dati di rete (canzoni co-ascoltate) e tag.
Anche la maggior parte dei descrittori audio Mpeg-7 sembra essere su questa linea. Inoltre, molti di questi sono definiti a livello di "estrai questo e quello", ma nessuno sembra effettivamente fare alcun uso di queste funzionalità e usarle per calcolare qualche somiglianza tra le canzoni. Eppure anche una ricerca efficiente di articoli simili ...
Strumenti come http://gjay.sourceforge.net/ e http://imms.luminal.org/ sembrano utilizzare una semplice analisi spettrale, posizione del file system, tag, oltre a input dell'utente come il "colore" e la valutazione assegnata manualmente dal utente o quanto spesso la canzone è stata ascoltata e saltata.
Quindi: quali caratteristiche audio sono ragionevolmente veloci da calcolare per una raccolta di musica comune e possono essere utilizzate per generare playlist interessanti e trovare brani simili? Idealmente, mi piacerebbe inserire una playlist esistente ed estrarre un certo numero di brani che corrispondano a questa playlist.
Quindi sono veramente interessati a somiglianza acustica, non tanto identificazione/impronte digitali. In realtà, vorrei solo rimuovere brani identici dal risultato, perché non li voglio due volte. E io sono anche non alla ricerca di query canticchiando. Non ho nemmeno un microfono collegato.
Oh, e Non sto cercando un servizio online. Prima di tutto, non voglio inviare tutti i miei dati ad Apple, ecc. In secondo luogo voglio ottenere solo raccomandazioni dalle canzoni che possiedo (non voglio comprare altra musica in questo momento, mentre non ho esplorato tutta la mia musica, ma non ho ancora convertito tutti i miei CD in mp3 ...) e in secondo luogo il mio gusto musicale non è mainstream; Non voglio che il sistema consigli Maria Carey tutto il tempo.
Inoltre, sono davvero interessato a quali tecniche funzionano bene e quali no ... Grazie per le raccomandazioni di letteratura e metodi pertinenti.
Le persone costruiscono intere BUSINESS facendo questo male. Vuoi una lista di modi economici e semplici per farlo bene ???? – Ben
Fase 1: definire precisamente e algoritmicamente la "somiglianza acustica". Passaggio 2: implementalo. In bocca al lupo! (attenzione: il passaggio 1 è difficile) – AakashM
Ben, non è una cattiva domanda. * Le risposte a questo *, tuttavia, tendono ad essere dappertutto. Definire le metriche di similarità è difficile, spesso perché non è incredibilmente chiaro quali misure siano veramente importanti dal punto di vista umano. – JayC