यूट्यूब पर ध्वनिक विश्लेषण प्रतिभा खोज

क्लाउड संगीत सेवा Google संगीत को मई Google I / O सम्मेलन 2011 के दौरान लोगों के सामने पेश किया गया था। दुर्भाग्य से, यह केवल संयुक्त राज्य अमेरिका से उपलब्ध है, हालांकि हमारे लोग सफलतापूर्वक एक प्रॉक्सी के माध्यम से साइट पर जाते हैं और यहां तक ​​कि एंड्रॉइड के लिए क्लाइंट स्थापित करने का एक तरीका भी ढूंढते हैं।

घोषणा के बाद से, सेवा में कार्यक्षमता के साथ बहुत अधिक वृद्धि हुई है, और कुछ विशेषताओं को अद्वितीय कहा जा सकता है। जून में, इंस्टेंट मिक्स प्लेलिस्ट जनरेटर (Google रिसर्च द्वारा विकसित) लॉन्च किया गया था, जो कि गाने की ध्वनिक गुणों का विश्लेषण करके, उसी शैली के नए गीतों के साथ आपकी प्लेलिस्ट को पूरक करता है: पटरियों की लय, टनक और वाद्य रंग, साथ ही स्वर की ध्वनिक विशेषताओं। इंस्टेंट मिक्स Google संगीत सेवा का एक प्रमुख तत्व है।

इंस्टेंट मिक्स की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए (और ध्वनिक विश्लेषण के ईमानदार काम की जांच करने के लिए), आप देख सकते हैं कि वह एक ही U2 समूह के दो अलग-अलग मूड के साथ दो गानों के लिए कौन से ट्रैक का चयन करता है।

यहां मजेदार गीत मिस्टीरियस तरीके के लिए एल्गोरिदम का चयन किया गया है।

1. U2 "रहस्यमय तरीके"
2. डेविड बोवी "फेम"
3. ओंगो बिंगो "आभार"
4. संक्रामक ग्रोव्स "स्प्रेक"
5. लाल गर्म मिर्च मिर्च "विशेष गुप्त गीत"

(सुनो)


और यहां गीत एमएलके के लिए कोमल स्वर और पूरी तरह से अलग सेट के साथ विकल्प है।

1. U2 "MLK"
2. गहना "नहीं"
3. एंटनी और जॉन्सन "मैं क्या कर सकता हूं?"
4. बीटल्स "और मुझे उससे प्यार है"
5. वान मॉरिसन "क्रेजी लव"

(सुनो)


Google रिसर्च के प्रतिनिधियों ने शुरू में कहा था कि उनका लक्ष्य फैशन समूहों को लोकप्रिय बनाना नहीं था, बल्कि "लंबी पूंछ", यानी अल्पज्ञात टीमों के गीतों का चयन करना था। मुख्य बात संगीत की गुणवत्ता है, क्योंकि ध्वनिक विश्लेषण उद्देश्यपूर्ण भौतिक विशेषताओं के साथ काम करता है और ब्रांडों पर ध्यान नहीं देता है। प्लेलिस्ट जनरेटर इंस्टेंट मिक्स उपयोगकर्ता की संगीत वरीयताओं को सीख और उनका अध्ययन कर सकता है।

इसलिए, डेवलपर्स ने अगला तार्किक कदम उठाया और नए, अज्ञात कलाकारों के बीच संभावित "हिट" की पहचान करने की कोशिश करने के लिए यूट्यूब पर संगीत वीडियो के पूरे चयन के लिए ध्वनिक विश्लेषण और मशीन लर्निंग की तकनीक को लागू किया ।

सबसे पहले, अच्छी तरह से ज्ञात छवि मान्यता प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हुए, उन्होंने केवल उन वीडियो को चुना जो घर पर शूट किए गए थे, अर्थात् होम वीडियो। ऐसा करना मुश्किल नहीं था: रंग का तापमान, पूरे वीडियो में एक व्यक्ति का औसत या नज़दीक होना (फ्रेम में सिर और कंधे), कैमरे की निश्चित स्थिति।



और फिर मज़ा शुरू हुआ - ध्वनिक विश्लेषण लागू किया गया था, जो इंस्टेंट मिक्स में उपयोग किया गया था। उपयोगकर्ता रेटिंग की न्यूनतम संख्या (स्व-सीखने के लिए) को पहचानने के लिए इंजन को इसमें जोड़ा गया था - और कुछ समय के बाद प्रौद्योगिकी वीडियो की गुणवत्ता का स्वतंत्र रूप से मूल्यांकन करने में सक्षम थी, जो औसत उपयोगकर्ता रेटिंग की भविष्यवाणी करती है। वास्तव में, डेवलपर्स को हिट दर्शकों की शुरुआती पहचान के लिए वास्तविक तकनीक मिली जो बड़े पैमाने पर दर्शकों को अपील करती है। शायद इसकी मदद से बड़ी संख्या में शौकिया वीडियो में संभावित सितारों के प्रदर्शन की खोज करना संभव होगा - और आपको कंप्यूटर एल्गोरिथम द्वारा प्रदर्शन किया जाने वाला ऐसा "स्टार फैक्टरी" मिलेगा।

बनाई गई तकनीक से कुछ लाभ प्राप्त करने के लिए, डेवलपर्स ने Youtube स्लैम वीडियो गेम लॉन्च किया, जहां एल्गोरिथम द्वारा चुने गए होम वीडियो से "सर्वश्रेष्ठ" और सभी उपयोगकर्ता उनके लिए वोट कर सकते हैं। खेल के कई हफ्तों के लिए कई दिलचस्प संगीतकारों को पहले से ही पता चला है। जब एल्गोरिथम ने उन्हें चुना था, तो इनमें से कुछ वीडियो में 100 से कम दृश्य थे।













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