【问题标题】:How can you avoid false positives with music identifying algorithms?如何通过音乐识别算法避免误报?
【发布时间】:2022-01-26 05:16:42
【问题描述】:

我是一名音乐制作人/作曲家,将向新的音乐库提交作品。在某些情况下,我想以以前的项目为起点。因此,虽然结果将是新的、独特的作品,但我想避免算法可能将新歌曲(或歌曲片段)误认为是以前的作品。

我想制定一些经验法则,以确保不会发生这种情况。具体来说,为了更多地了解音乐识别算法的工作原理以及哪些参数组合需要不同 - 以及它们需要不同的程度 - 以避免对我的其他作品产生误报。

例如:

  • 想象一下“歌曲 a”是“图书馆 a”的一部分。然后我为“library b”创建“song b”。编曲相似,使用相同的乐器,相同的速度,相同的键,混音基本相同。但是和弦进行和旋律是不同的,尽管有相似的氛围。这会引发误报吗?

  • 或者像上面这样的场景,其中乐器可能相似,但也使用了一些替代声音(如基线的替代合成器补丁,以及类似但不同的打击乐样本)。新键,速度提升 5 bpm。这足以区分吗?

  • 或者想象一个场景,其中大部分轨道的所有参数都显着不同,包括新的速度和键,除了中间有 20 秒的中断,类似于以前的作品:带有轻微打击乐的环境音调床.使用相同的音调床,但在新的键和速度上,打击乐接近相同。然后用户在视频中只使用这 20 秒。为了避免误报,这 20 秒需要与原始时间有多大不同?需要哪些参数?

这些示例只是思想实验,旨在尝试了解它的工作原理。我想我制作的任何新作品都应该很容易与以前的作品有很大的不同,而且累积的差异很容易超出上述场景中列出的租户。

但鉴于有些参数可能非常相似……(即使只是从混音角度和使用的乐器来看),我想更深入地了解所分析的内容。因此,我应该确保什么样的差异保持不变 - 因为在我看来,即使是 20 秒的足够相似性也可能引发潜在问题。

谢谢!

附: 请注意,我欢迎提供任何见解,并且当然接受用编码语言表达的答案……这毕竟是堆栈交换,它可能非常有趣。但归根结底,我不是编码员(尽管我对编码感到好奇),并且需要将提供的任何清晰度转化为可以从音乐制作 POV 中使用的实际考虑因素。也就是说,如果考虑到这一点很容易包含一些语言/概念,我将非常感激。参数如:速度、键、和弦进行、节奏元素、频率考虑、使用的声音、整体混音等。再次感谢!

【问题讨论】:

  • 您能否指出您在撰写本文时想到的特定产品/算法...?该行业最大参与者开发的许多算法都是专有的,也是竞争优势的来源,这将阻止它们在 Stack Overflow 等公共论坛上公开讨论。目前尚不清楚为什么有必要知识来回答这个问题的人会这样做,并冒着披露此类商业秘密的极端个人法律责任。我也不太确定这是否真的被help center 中定义的网站范围的精神所涵盖。
  • 很公平。目前,我认为 YouTube 可能是最有可能出现问题的平台。虽然我也知道 distrokid 等分销商正在涉足这项技术。虽然我认识到算法之间存在差异(并且确信它们每天都在发展),但我认为它们之间有足够的基础,可以进行一些广泛的考虑。如果请求不在网站范围内,我愿意接受有关其他地方的建议。但也许可以以一种回避这些担忧的方式来解决这个问题?谢谢
  • 对不起 - 不管这个话题多么有趣,这不属于 StackOverflow。这个论坛是针对定义明确的编码问题的。请将此查询/讨论移至其他论坛(字面上有hundreds of different feeds on StackExchange,也许您可​​以尝试SoftwareEngineering ...
  • 明白。我是论坛的新手,不确定如何进行此类转移,稍后我会在我的桌面上研究如何进行。谢谢
  • 哦,据我所知,如果没有足够的代表,我无法以新用户的身份进行移动......并且也无法删除。如果 mod 和/或其他有足够代表的用户同意这一举动,请继续。或者,如果有人能澄清我能够采取的步骤,我会全力以赴。

标签: javascript python youtube audio-fingerprinting shazam


【解决方案1】:

试图实际回答这个问题,尽管在 cmets 中进行了讨论,但我碰巧知道计算机爱好者 this video 的存在。至少一些野外的音乐匹配算法必须基于此。

附:链接的是 Shazam 的工作原理(可能!),由 David Domminney Fowler 主演。我几乎不记得视频的细节,除了它的存在,这就是答案如此糟糕的原因。欢迎编辑。

【讨论】:

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