Как развивались технологии идентификации музыки от SoundHound до современных нейросетей?

Развитие технологий идентификации музыки от SoundHound до современных нейросетей можно проследить на примере следующих этапов:

1. SoundHound. figure.media {9-host} Приложение было создано в 2005 году. figure.media Технология распознавания музыки основана на нейронной сети, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа и сравнения фрагментов музыки. figure.media В приложении есть функция «LiveLyrics», которая отображает текст воспроизводимой песни в режиме реального времени, позволяя пользователям подпевать любимым мелодиям. figure.media
2. Расширение базы данных. vc.ru Ранние версии сервисов имели ограниченные базы данных песен. vc.ru Современные сервисы могут похвастаться обширными, всеобъемлющими базами данных, охватывающими миллионы треков, включая региональную и независимую музыку. vc.ru
3. Облачные вычисления. 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
4. Использование искусственного интеллекта (ИИ). vc.ru Алгоритмы ИИ постоянно обучаются и совершенствуются на основе больших массивов данных, повышая точность сопоставления аудио и уменьшая количество ложных срабатываний. vc.ru
5. Применение нейросетей. everest-solution.com {10-host} К началу 2000-х годов были достигнуты достижения в области искусственного интеллекта: генеративные состязательные сети (GAN) и глубокое обучение использовались для того, чтобы помочь ИИ сочинять более оригинальную музыку, более сложную и разнообразную, чем это было возможно раньше. {10-host}