Как найти похожие песни в интернете

1. По звучанию, как бы не ругали, ВК часто советует похожие вещи.

2. Spotify в рекомендациях часто указывает очень похожие треки.

3. Сервисы, некоторые, как раз основаны на Spotify.
https://www.music-map.com
musicroamer.com/#
www.spotalike.com
moretrackslikethis.com
www.gnoosic.com

4. Есть небольшой самообман, вот прослушали вы условную “Bonjah – Go Go Chaos” и думаете: “Вау, хочу похожий по звучанию”, но похожим он не будет. Ибо данная композиция полноценна и уникальна в своем роде.
Да, вы можете найти похожий, на ваш взгляд, трек, но там будут схожи, например, барабаны, потому что вы зацепились именно за них. Другой человек зацепится за вокал и для него будет похожим трек с аналогичным вокалом. Так что всё индивидуально.
Советую просто наслаждаться музыкой, а не искать максимально похожую композицию, в попытке составить идеальный плейлист.

Чтобы найти нужную композицию, порой не достаточно обратиться лишь к популярному поисковику. Часто пользователь даже сам не знает, что бы ему хотелось послушать в данный момент. CHIP расскажет про онлайн-сервисы, которые помогут найти подходящие под ваше настроение треки.

Поиск любимых треков и просто подходящей вам музыки и изображений будет актуален всегда: это пригодится к праздникам, чтобы оформить презентацию или выступление. В конце-концов, иногда хочется просто подобрать музыку для вечеринки или для своего нового плей-листа.

CHIP расскажет, какие интернет-ресурсы помогут это сделать с минимальными затратами времени и усилий. При этом подобранная музыку будет похожа на вашу любимую, но все же она будет другая.

Не Google единым…

Поисковая система Google умеет искать везде и всюду, ищет она все, что душе пользователя пожелается. Между тем, даже вездесущий Google, не даст вам музыкальные рекомендации на основе того, что вы любите слушать. Но специальные музыкальные веб-сервисы умеют искать музыку по запросам разного рода. Например, такие ресурсы помогут найти музыку, которая похожа на вашу любимую композицию. Однако лучше всего такие сервисы справляются с поиском музыки заданного жанра.

Если вы не знаете, как называется звучащая по радио композиция, специальный сервис «угадает мелодию» и предложит аудиозапись или видеоролик с соответствующей музыкой.

Онлайн-сервисы для поиска музыки

Сервис: Music-Map

Сайт: music-map.com

Онлайн-сервис Music-Map умеет искать музыку по заданному имени исполнителя. В результате поискового запроса сервис Music-Map, как и понятно из его названия, строит карту музыкальных предпочтений пользователей сервиса. Эта карта описывается создателями сервиса следующим образом: «люди, которые любят … также любят этих артистов». Таким образом, представленная карта музыкальных исполнителей наглядно показывая связи между ними.

В центре вы увидите имя исполнителя, которое вы задали. Чем ближе к центру находятся имена других исполнителей, тем больше их музыка похожа имя изначального певца или группы.

Каждое имя – это ссылка, щелкнув по которой можно перейти к аналогичной карте. Собственно, больше ничего сервис не делает. Однако если вы ищите для себя новую музыку, соответствующую вашим вкусам, сервис поможет вам подобрать ее.

Сервис: Music Roamer

Сайт: musicroamer.com

Этот сервис решает аналогичную задачу – строит карту музыкальных предпочтений. Кроме имени исполнителя, на странице Music Roamer можно также указывать и жанр который вы предпочитаете, например, джаз, блюз, новогодняя музыка, танцевальная. Созданная карта в Music Roamer выглядит лучше, чем в других сервисах, ибо здесь имена исполнителей сопровождаются их фотографиями. Двойной щелчок на имени исполнителя в карте позволяет построить карту для нового исполнителя. При этом карта для старого не исчезает, то есть новая дополняет предыдущую.

Так можно делать несколько раз, создавая довольно большие схемы. В верхней части сайта размещены бегунки, которые позволяют установить масштаб карты, а также количество исполнителей на одной карте. По умолчанию для каждого исполнителя или жанра Music Roamer отображает 8 похожих на него.

Это количество можно увеличивать. Максимальное значение имен-разветвлений для одного элемента карты составляет 40, то есть сервис может подобрать до 40 похожих исполнителей для одного артиста или одного жанра. Кроме того, в верхней части страницы сервиса Music Roamer можно настраивать размер фотографий исполнителей.

Для каждого исполнителя существует возможность прослушивания музыкальных фрагментов некоторых их произведений. Кнопка «Listen» отобразит список композиций выбранного певца и предложит послушать фрагмент длительностью 25-30 секунд.

Здесь же будет доступна возможность перейти в интернет-магазин iTunes и скачать музыку или отобразить список похожих треков. Для похожих треков также есть возможность прослушивания фрагментов и покупка музыки в iTunes.

Как скачивать музыку и видео из соцсетей без запретов?

Поиск музыки на мобильных устройствах

Приложение: Discovr Music

Ссылка

Приложение Discovr для Apple-устройств поможет меломанам, которые постоянно хотят послушать нечто новое. Если вам надоел ваш плейлист и вы хотите послушать что-то новое на вашем iPad или iPhone, приложение Discovr будет отличным помощником в решении этой задачи.

Discovr Music предлагает ввести название исполнителя, который вам нравится. В результате поиска с помощью Discovr Music можно будет увидеть не только композиции этого исполнителя, но и аналогичные по стилю. Это означает, что с помощью Discovr Music вы можете найти музыку, которая вам нравится – для этого достаточно просто ввести имена ваших любимых музыкантов.

Результат поиска с помощью Discovr Music реализован в виде дерева. Достаточно нажать на имени исполнителя в этом дереве, и программа построит еще одно дерево, на котором будут представлены имена музыкантов с похожими произведениями. Таким способом можно последовательно уточнять запрос и наконец выйти на исполнителя, о котором вы ничего не слышали, но который творит в интересном для вас стиле.

Если же дважды нажать мышкой на исполнителе в дереве поисковой выдачи, Discovr Music покажет вам подробную информацию о нем. Вы сможете прочесть его биографию, список наиболее популярных композиций. Их можно прослушать и тут же купить в интернет-магазине iTunes.

Довольно часто музыка, найденная с помощью Discovr Music, будет доступна с серьезными скидками или вовсе бесплатно. Кроме того, приложение тут же покажет ссылки на профайлы музыканта в социальных сетях. Несмотря на то, что интерфейс Discovr Music выполнен на английском языке, программа замечательно воспринимает запросы на русском и умеет искать русских исполнителей.

Стоимость программы – 120 рублей.

Приложение: Shazam

Ссылка на Android версию

Ссылка на iOS версию

Это мобильное приложение выручит вас, если вы хотите найти музыку по фрагменту. Например, вы помните несколько тактов песни или, еще лучше, у вас есть музыкальный фрагмент, но вы не знаете, кто ее исполняет, современный это исполнитель или нет. Просто предложите Shazam этот фрагмент и приложение само найдет музыкальный трек-оригинал и расскажет вам о том, кто его исполняет и  в каком альбоме присутствует эта запись.

Особенность Shazam состоит еще и в том, что программа может корректно работать не только с фрагментом музыкального файла. Ей можно предложить записанный фрагмент телешоу, на фоне которого звучит музыка – и она вполне справится с решением своей задачи.

Точно так же корректно Shaznam работает с музыкой из кинофильмов, радиопередач, музыкальными треками, записанными в клубах или на дискотеках. Единственное требование – уровень фонового шума должен быть допустимым, то есть недостаточно высоким.

В результате работы Shazam не только найдет композицию. Приложение может перенаправить пользователя на YouTube-ролик с этой композицией, а также предложит прослушать ее на Spotify или Pandora. Но последняя функция недоступна российским пользователям.

SoundHound – угадай мелодию

Ссылка на Android-версию

Еще одно мобильное приложение, которое может распрознавать мелодию не только по звуковому фрагменту.  Главное отличие от Shazam состоит в том, что SoundHound  можно просто напеть мелодию, приложение попытается ее угадать и перенаправит пользователя на наиболее похожую композицию. В то же время, SoundHound может считать мелодию, которая транслируется по онлайн-радио, и угадать ее.

При этом программа может транслировать слова песни прямо на экран, что превращает ее в отличного помощника на караоке-вечеринках.

Также программа умеет проводить «классический» поиск – по имени исполнителя или названию песни. SoundHound  может предложить вам подробную информацию об исполнителе или группе, включая их биографии и дискографии. Найденную песню можно скачать в iTunes, разместить ссылки на нее в Twitter  и в Facebook.

Читайте также:

Фото: компании-производители, www.pexels.com

Иногда найти музыкальную композицию, похожую на ту, что вы слушаете сейчас, бывает очень непросто. Поиск похожей музыки в Гугле срабатывает не во всех случаях, а рекомендации от друзей и знакомых далеко не так точны, как хотелось бы. Так как найти похожие песни среди миллиона треков? В этом могут помочь музыкальные онлайн-сервисы. Перечисляем самые полезные из них. 

Программа для подбора музыки LaLaPoisk.ru

Интерфейс сервиса очень прост. На главной странице вы сразу же увидите форму для заполнения, в которую нужно ввести следующие данные: группу или исполнителя и название песни или мелодии. Затем кликните на кнопку «Найти». Сервис в течение нескольких секунд обработает запрос и предложит вам несколько десятков похожих треков. Песни будут перечислены в зависимости от точности совпадения: самые похожие — наверху списка, менее похожие — внизу. Рядом будет ссылка на эту композицию во «Вконтакте» — можете сразу перейти по ней и послушать найденную композицию. Итак, с помощью сервиса LaLaPoisk.ru вы можете очень быстро найти похожую музыку. Только обращайте внимание на правильное написание названий песен и имён артистов. Если допустите ошибку — ваш запрос не будет распознан.

Поиск похожих песен на Last.fm

Last.fm — это один из самых популярных русскоязычных сайтов, посвященных музыке. На нём можно слушать песни онлайн, находить информацию об исполнителях, а также подбирать похожую музыку. Откройте главную страницу сайта и перейдите в пункт меню «Музыка». Вы увидите список самых популярных треков, последние релизы, предстоящие релизы и т.д. Проскрольте страницу вниз и найдите раздел с персональными рекомендациями. В отличие от предыдущего сервиса Last.fm позволяет найти похожую музыку только по имени исполнителя, но и этого может быть достаточно. Вбиваем имя артиста, кликаем «Получить рекомендации» и слушаем предложенные варианты. 

Подбор музыки во Вконтакте, Apple Music и SoundCloud

Эти музыкальные платформы работают по отличному от сервисов алгоритму. Они подбирают похожую музыку не на основе конкретной композиции или исполнителей, а отталкиваясь от ваших предпочтений в целом. Но это не значит, что этот метод поиска похожей музыки стоит сбрасывать со счетов. Время от времени прослушивайте персональные подборки — возможно именно в них вы найдёте то, что так долго искали.  

Надеемся, этот материал помог вам разобраться в том, как искать похожую музыку. 

Приветствую! Эта история о новом сервисе Twelody, который с помощью искусственного ителлекта помогает искать похожую музыку.

Как появилась идея

В начале 2016 года мне пришлось уволиться с работы и встал вопрос чем я буду заниматься дальше, мне уже было 30 лет и я хотел найти наконец-то дело своей жизни. Выбирать долго не пришлось, так как я очень люблю музыку и в свободное время часто зависаю за её поиском и прослушиванием, я понял, мне не хватает адекватного музыкального поисковика. Музыки в наше время становится всё больше и больше, а вот времени на поиски всё меньше. К тому же часть ресурсов, где я брал новую музыку закрылось и в реальности на тот момент оставался только VK с их своебразными рекомендациями. А мне хотелось сделать сервис, который бы анализировал звук и подбирал похожую музыку по заданной.

С чем пришлось столкнуться

Я ничего не знал по теме, кроме того, что у меня есть неоконченное музыкальное образование и я кое что знаю в программировании. Но в тот момент у меня был настолько большой энтузиазм, что я всё же начал изучать тему. Первым делом я попытался добраться до чисел (значений амплитуды), с этой проблемой мне удалось справиться в короткие сроки, но вот что делать с числами дальше я так и не смог понять. Я пытался определять ноты по самым громким всплескам, это получалось, но что делать с нотами дальше я не знал, ведь иногда они были то в одной октаве, то в другой. Сравнивать их между собой не имело никакого смысла, да я и не знал чем их можно сравнить. Промучавшись пару месяцев я отложил разработку и решил отдохнуть, иногда отложить проблему – это хороший способ её решить, так получилось и у меня.

Спасательный круг

Через некоторое время я узнал о существовании нейронных сетей, в тот момент они только набирали популярность и первый мой урок по ним оказался впечатляющим. Я понял, что вот оно, что я искал, я могу подавать данные и указывать к чему они относятся. Я стал разбираться как сделать свою нейронную сеть, изучал примеры, приобрёл и прочёл две книги и вроде бы даже нашёл статью с успешной реализацией того, чего я хочу достичь. В этой статье парень сравнивал похожие товары по изображению и у него получалось. Но найти инструмент это отлично, другое этим инструментом воспользоваться. А чтобы воспользоваться необходимо было к чему-то привязаться и тут началось самое интересное.

Изучить всю музыку, серьёзно?

Музыка настолько разнообразна, что сперва я не знал как её можно классифицировать, обилие музыкальных терминов пугает, да и многие из них не могут описать однозначно музыкальную композицию, но всё-таки я понял мне нужен жанр. Ведь только жанр способен вместить в себя всю полноту характеристики музыкальной композиции. В крайнем случае, например, тональности можно добавить потом. Что ж мне предстояло познакомиться со всеми музыкальными жанрами представленными в мировой музыкальной индустрии и по данным Википедии их насчитывается в районе тысячи. Меня ждала кропотливая работа, с которой я думал не справлюсь. Но спустя три года я собрал внушительную коллекцию музыки, с помощью которой и обучал нейронную сеть.

Опять проблемы

Первые попытки обучить нейронную сеть и воспользоваться трюками, которые я узнал показали, что это работает, но работает не точно, на каких-то примерах сеть показывала впечатляющие результаты, а на некоторых она путалась и жанр не соответствовал ожидаемому. Я стал разбираться, пересмотрел архитектуру, провёл десяток разных тестов, но это особо не помогало, единственное я заметил каждый раз результаты отличались и я понял, что каждый параметр в нейронной сети играет важную роль. Эксперименты продолжились и только спустя год я смог найти ту комбинацию, которая и пошла в продакшн. За это время было проведено почти сотня тестов и мне уже хотелось выложить не одну, а несколько параллельных версий, но нынешняя архитектура превзошла их все и я остановился на ней.

Проект сейчас

Пока я настраивал нейронную сеть актуальность музыки, которая у меня была в коллекции немного устарела, но я не мог себе позволить ждать ещё и решил выпустить альфа версию проекта, чтобы пока я пополняю коллекцию и дообучаю нейронную сеть пользователи уже сегодня могли пользоваться ресурсом. Ведь новая музыка это в первую очередь та, которую ещё не слышал, а как показали тесты сеть с этим справляется уже неплохо и впереди на подходе будет ещё более совершенный алгоритм. В нынешней реализации ещё есть путаница с жанрами, но не настолько критичная как была раньше. Всё же мне удалось воплотить свою мечту в реальность и это то, чем мне нравится заниматься на постоянной основе. И самое главное это приносит пользу другим.

С запуском проекта возникла ситуация, что сайт нужно финансировать и рекламировать, и я благодарен создателям VC за возможность рассказать людям о моём сервисе. Буду признателен, если напишите какие впечатления произвёл на Вас мой сайт и помог ли он в Ваших поисках.