Как развивались системы автоматической идентификации музыки в интернете?

Системы автоматической идентификации музыки в интернете развивались по нескольким направлениям:

• Расширение баз данных. vc.ru Ранние версии сервисов имели ограниченные базы данных песен. vc.ru Современные сервисы могут похвастаться обширными базами данных, охватывающими миллионы треков, включая региональную и независимую музыку. vc.ru
• Использование облачных вычислений. vc.ru Ранние версии сервисов полагались на ограниченные возможности физических серверов. vc.ru Облачные вычисления позволяют масштабировать, быстро обрабатывать и сопоставлять аудиоотпечатки с большими базами данных. vc.ru
• Использование мобильных технологий. vc.ru Ранние сервисы работали на базовых мобильных телефонах с ограниченной вычислительной мощностью. vc.ru Современные смартфоны с усовершенствованными процессорами и более качественными микрофонами повышают качество захваченного звука и скорость обработки. vc.ru
• Применение искусственного интеллекта. vc.ru Алгоритмы ИИ постоянно обучаются и совершенствуются на основе больших массивов данных, повышая точность сопоставления аудио и уменьшая количество ложных срабатываний. vc.ru

Некоторые сервисы, которые развивались в рамках технологий автоматической идентификации музыки:

• Shazam. www.makeuseof.com Система поиска аудио, которая идентифицирует фрагмент песни и создаёт «цифровой отпечаток пальца», чтобы быстрее распознавать его в будущем. www.makeuseof.com
• SoundHound. vc.ru Сервис использует запатентованный искусственный интеллект под названием «Deep Listening», повышающий точность распознавания напеваемых запросов. vc.ru
• Google Assistant. vc.ru Сервис использует инфраструктуру искусственного интеллекта и машинного обучения Google для идентификации песен, даже малоизвестных, и интегрирует эту функцию в различные устройства. vc.ru
• Siri. vc.ru Сервис использует ИИ и машинное обучение Apple для улучшения возможностей распознавания песен, особенно при интеграции с библиотекой Apple Music. vc.ru