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從結(jié)果來看，QQ音樂和網(wǎng)易云音樂耗時最短，依舊處于第一梯隊，其中QQ音樂的耗時稍短于網(wǎng)易云音樂。
蝦米音樂排第三，至于咪咕音樂，在上一輪測試中已經(jīng)出局。
需要提醒的是，以上的測試都是從歌曲的開始時間測試的，如果直接從歌曲中間的人聲測試，其識別速度還會更快，而以上的測試結(jié)果也僅能反映出在黑馬的這個測試環(huán)境中的結(jié)果，實(shí)際中不同的環(huán)境和場景會有細(xì)微區(qū)別。
測試榜單如下：
在以上的測試環(huán)節(jié)中，大家應(yīng)該也知道聽歌識曲王者是誰了吧？
在識別率和識別速度上，QQ音樂和網(wǎng)易云音樂基本不相上下，但是QQ音樂在翻唱識別上具備絕對優(yōu)勢。另外，黑馬在測試中發(fā)現(xiàn)一個問題，網(wǎng)易云音樂的曲庫有些少了，有些歌曲即使識別到了歌名，但是因?yàn)闆]有版權(quán)而聽不了，QQ音樂則沒有出現(xiàn)這個問題。
至于蝦米音樂和咪咕音樂，就中規(guī)中矩了。
說到這，為什么QQ音樂在聽歌識別上能做的更好？一般人看熱鬧，而黑馬由于太閑了則對其原因更感興趣。
這一探究，發(fā)現(xiàn)QQ音樂的確有點(diǎn)門道。
其采用了一個名為Landmark的指紋算法，能夠有效的增加抗噪聲處理，提高識別速度。
為避免有的小伙伴疑惑，這里黑馬解釋一下，這里的指紋算法不是我們習(xí)以為常的指紋，而是指音頻指紋。
這也很好理解，就像指紋是每個人獨(dú)一無二的特征一樣，所謂的歌曲也有一個“指紋”，這個“指紋”是最能表現(xiàn)出一首歌的特征的數(shù)據(jù)，通過識別這個音頻指紋，就可以識別出歌曲來，這也是目前聽歌識曲的技術(shù)原理。
這個算法有多牛逼？簡單說，QQ音樂憑借著這個音頻指紋(Audio Fingerprinting)技術(shù)榮獲MIREX2019世界冠軍。
這個MIREX含金量也不低，是國際音頻檢索領(lǐng)域的頂尖賽事，能在這個賽事上獲得冠軍，相當(dāng)于聽歌識曲技術(shù)得到了業(yè)界的高度認(rèn)可。
有了這個算法，再加上哈希表和倒排索引，以及QQ音樂本身豐富的曲庫、用戶量和分析樣本量，其聽歌識曲速度自然就快了。
等等，這個哈希表和倒排索引又是什么東西？要解釋起來，又是一篇長篇大論，只需要知道的是可以提高歌曲的識別效率就足夠了，這也是為啥QQ音樂的聽歌識曲耗時比同類產(chǎn)品短的原因。
但是黑馬發(fā)現(xiàn)，QQ音樂真正厲害的在于翻唱識別功能，作為首個在音樂App中加入的功能，這個翻唱識別技術(shù)是怎么實(shí)現(xiàn)的？
解釋起來也是一大篇論斷，也很難解釋，因?yàn)槟壳霸谝魳奉惖腁pp中，只有QQ音樂具備翻唱識別功能，還沒有一個成熟的商用方案。
這里就簡單解釋一下，翻唱識別技術(shù)是一種介于音頻指紋和流派分類的一個基于音頻內(nèi)容的音樂檢索技術(shù) 。
音頻指紋我們已經(jīng)解釋過了，如果要通過音頻指紋系統(tǒng)識別到一首被人翻唱的歌曲，那么檢索庫中必須有這首翻唱歌曲，否則聽歌識曲技術(shù)舊識別不出來。
（8種翻唱類型的組合）
這也是為什么翻唱版本的歌曲不能被其他音樂App識別到的原因，因?yàn)闄z索庫中缺少了翻唱版本。
因此翻唱識別技術(shù)的檢索算法中，會比音頻指紋模糊，但是又不能太過于模糊，否則音頻特征識別不到，還必須要知道這首歌曲的大概類別，因此要比流派、歌手分類檢索要嚴(yán)格。
再通過一些特征提取、提取特征后的處理以及距離計算等算法來檢索翻唱識別的歌曲。
總之，我們只需要知道的是翻唱識別技術(shù)，可以讓聽歌識曲的檢索范圍更大，同時在很多的生活使用場景中也的確需要翻唱識別技術(shù) 。
其他的音樂App，這個功能趕緊跟進(jìn)吧。

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