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書中字有黃金屋 讓自己更好的生活提案論文書籍站 shazam音樂辨識

另外網站iOS 14.2｜iPhone加入Shazam音樂辨識功能一鍵搵歌名簡易教學也說明：2021年2月18日 — 假如你已經將iPhone 的iOS 升級到14.2 或更新版本，在控制中心就會多一個「音樂辨識」功能，它能幫助使用者辨識音樂，主要運作方式是透過手機的錄音功能 ...

國立中央大學 通訊工程學系 張寶基所指導 李欣成的 基於動態時間規整結合線性伸縮之哼唱檢索系統 （2020），提出shazam音樂辨識關鍵因素是什麼，來自於音樂資訊檢索、哼唱檢索、動態時間規整、線性伸縮。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 張智星所指導 陳羿豐的 改善基於神經網路與地標法的音訊指紋 （2020），提出因為有 音樂檢索、音訊指紋、地標法、對比學習、二階段洗牌、資料擴增、支援向量機的重點而找出了 shazam音樂辨識的解答。

最後網站全球每月使用Shazam 達到10 億次蘋果預告ShazamKit 將在 ...則補充：自Shazam 推出以來，每月超過10 億次Shazam 和500 億個配對標籤！#趨勢,頭條,Apple,蘋果,WWDC,Shazam,ShazamKit,音樂辨識(apple-shazam-billion-songs)

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了shazam音樂辨識，大家也想知道這些：

shazam音樂辨識進入發燒排行的影片

01:04 ｜難得走路上班
03:08 ｜早餐咖啡饅頭蛋混搭
04:54 ｜Seagate救援卡抽獎實況
07:08 ｜音樂辨識app Shazam、Sound Hound
11:37 ｜改到輪子60mm的elos
13:05 ｜現烘現磨現煮氮氣咖啡
20:03 ｜Runagain Day34


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基於動態時間規整結合線性伸縮之哼唱檢索系統

為了解決shazam音樂辨識的問題，作者李欣成 這樣論述：

隨著智慧型手機以及行動網路的普及，使用音樂串流平台或社群網站搜索、下載音樂資料成為日常生活的一部分。對於腦海中有某首歌的旋律卻想不出歌名、歌詞的情況，內涵式音樂檢索系統(Content Based Music Retrieval, CBMR)如哼唱檢索系統就可直接使用歌曲內涵式特徵如旋律、節奏等做為檢索依據，解決上述問題。對於較大的檢索資料庫，我們必須在辨識準確率與運算時間中做權衡，先前研究以線性伸縮(Linear Scaling, LS)或推土機距離(Earth Mover’s distance, EMD)等準確度較低但運算速度快的方法先過濾掉不相似歌曲，再以高複雜度的動態時間規整(Dyn

amic Time Warping, DTW)對剩餘歌曲做高精度比對，最後做相似度融合並輸出前十相似的歌曲清單。本研究將LS用在縮短旋律特徵以及在優化模塊中當作微調特徵長度的工具，前者可以減少運算量後者可以使準確度再上升，高精度的DTW則負責計算匹配距離，在歌曲中移動及伸縮匹配窗口找出對應的旋律起始點以及最佳匹配距離，並設計優化模塊及前置過濾器。實驗結果顯示，本系統的MRR值優於先前的研究，線性縮短資料與優化閥值節省了約40%運算時間。

改善基於神經網路與地標法的音訊指紋

為了解決shazam音樂辨識的問題，作者陳羿豐 這樣論述：

音訊指紋是一種音樂檢索方式，可用來快速的從錄音中辨識出相符的音樂，其作法是從錄音檔抽取顯著的特徵，並將此特徵和資料庫中的音樂特徵做比對。由於錄音經常會受到雜訊干擾，因此音訊指紋需要有抵抗環境噪音的能力。過去音訊指紋的做法主要是傳統演算法，如Avery Wang提出的地標法，近年來基於深度學習的音訊指紋做法已逐漸成為主流，如Google提出的Now Playing。此篇研究主要聚焦在Sungkyun Chang等人提出的神經網路法音訊指紋。本論文首先以MIREX音訊指紋資料集來評估神經網路法和地標法，顯示出神經網路法在以現實世界的錄音來測試時，精準度仍然不如傳統演算法。因此本論文提出了三種方法

來改進神經網路法：二階段洗牌、資料擴增改良以及對查詢做多次時間位移，並在最後以支援向量機(Support Vector Machine, SVM)來整合地標法和神經網路法的結果。為了方便重現，實驗使用公開的Free Music Archive資料集，透過加入雜訊的方式生成查詢音檔，並依照雜訊的強度分別計算檢索精準度。實驗結果顯示本論文提出的改進方式能夠顯著的提升神經網路在強雜訊下的精準度，並使得神經網路法在現實世界錄音查詢的表現超越地標法。

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