идентификация музыки
"Помогите определить композицию?" достаточно популярный вопрос в интернете. Вы наверное и сами сталкивались с ним, записав с радио отрывок красивой песни или услышав фоновую музыку к телевизионной передаче. Для того, что бы определить автора и получить запись в хорошем качестве используют специализированные форумы или сервисы типа Вопросы и ответы
Я впервые столкнулся с автоматическим определением композиции по фрагменту в своем телефону Sony Ericsson, в нем в стандартной поставке шла программа TrackID. Программа написана на Java и используя для записи встроенный микрофон записывает короткий отрывок (10-12 секунд), который затем отправляет на web-сервер Sony Ercisson, где он сравнивается с образцами, существующими в БД и через несколько секунд появляется ответ. К сожалению, использовать этот сервис, минуя телефон, не получится.
Однако не все так плохо. В ответ на коммерциализацию Grace Notes (владелец TrackID и CDDB) был создан проект, так называемой музыкальной энциклопедии MusicBrainz. MusicBrainz это открытая он-лайн энциклопедия музыкальной информации, построенная на принципах open source, представляющая собой хранилище акустических отпечатков с метаданными, описывающих конкретную композицию. Именно хранение акустических отпечатков по запатентованному алгоритму TRM отличает сервис MusicBrainz от простых хранилищ метаданных о компакт-дисках (типа CDDB). Наполнением базы занимаются сами пользователи и все основные данные, хранимые в MusicBrainz, считаются общественным достоянием. Принцип действия, примерно такой же, как и у TrackID. Интересно, что TRM ID (акустический отпечаток) будет неизменным для одной и той же песни с разным качеством записи. В настоящее время в музыкальной энциклопедии хранится информация о 7,217,109 треках, 624872 релизах, 415380 исполнителях.
Для обмена с серверами MusicBrainz используют программы таггеры:
Classic Tagger - позволяет автоматически производить поиск треков из вашей коллекции и заполнять теги через метаданные сервиса. Если же у вас есть трек отсутствующий в базе данных MusicBrainz, вы можете предоставить акустические отпечатки этой композиции (TRM ID), что позволит автоматически идентифицировать эти треки в будущем. Чем больше пользователей будут использовать таггеры, тем больше и больше треков возможно будет автоматически определить.
Picard Tagger - следующие поколение таггеров MusicBrainz, ориентированная на альбомы (в отличии от Classic Tagger который был ориентирован на треки). Кроме того, Picard Tagger написан на Python, что обеспечивает ему кроссплатформеность.
Magic MP3 tagger - это сторонний таггер, который поддерживает и содержит часть основных данных MusicBrainz для ускорения процесса идентификации файлов. Этот таггер ориентирован на автоматическую коррекцию и идентификацию музыки и предназначен для работы с большими коллекциями музыки.
По материалам:
1. http://ru.wikipedia.org/wiki/MusicBrainz
2. http://ru.wikipedia.org/wiki/TrackID
3. http://musicbrainz.org/doc/FrequentlyAskedQuestions
4. http://www.computerra.ru/focus/coment/24105/
5. http://www.relatable.com/