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Puoi cercare la canzone che ti ronza in testa canticchiandola a Google

ott 16, 2020

Ma anche fischiandola, su Android e iOS.

Puoi cercare la canzone che ti ronza in testa canticchiandola a Google

Google continua a migliorare la sua AI e il suo Assistente digitale su dispositivi mobili, annunciando la nuova opzione che consente di individuare brani musicali semplicemente canticchiandoli o fischiandoli nel microfono del proprio smartphone. I dettagli:

Canticchia per cercare il tuo earworm

A partire da oggi, puoi canticchiare, fischiare o cantare una melodia a Google per risolvere il tuo earworm. Sul tuo dispositivo mobile, apri l'ultima versione dell'app Google o trova il widget di Ricerca Google, tocca l'icona del microfono e dì "cos'è questo brano?" oppure fare clic sul pulsante "Cerca una canzone". Quindi inizia a canticchiare per 10-15 secondi. Su Google Assistant, è altrettanto semplice. Dì "Ehi Google, cos'è questa canzone?" e poi canticchia la melodia. Questa funzione è attualmente disponibile in inglese su iOS e in più di 20 lingue su Android. E speriamo di estenderlo a più lingue in futuro.

Dopo aver finito di canticchiare, il nostro algoritmo di apprendimento automatico aiuta a identificare potenziali corrispondenze di canzoni. E non preoccuparti, non hai bisogno di un tono perfetto per usare questa funzione. Ti mostreremo le opzioni più probabili in base alla melodia. Quindi puoi selezionare la corrispondenza migliore ed esplorare le informazioni sulla canzone e sull'artista, visualizzare eventuali video musicali di accompagnamento o ascoltare la canzone sulla tua app musicale preferita, trovare i testi, leggere l'analisi e persino controllare altre registrazioni della canzone quando disponibili. 

Puoi cercare la canzone che ti ronza in testa canticchiandola a Google

Come le macchine imparano le melodie 

Quindi, come funziona? Un modo semplice per spiegarlo è che la melodia di una canzone è come la sua impronta digitale: ognuno di loro ha la propria identità unica. Abbiamo creato modelli di machine learning in grado di abbinare il tuo ronzio, fischio o canto alla giusta "impronta digitale".

Quando canticchi una melodia nella ricerca, i nostri modelli di apprendimento automatico trasformano l'audio in una sequenza basata sui numeri che rappresenta la melodia della canzone. I nostri modelli sono addestrati per identificare le canzoni in base a una varietà di fonti, inclusi gli esseri umani che cantano, fischiano o mormorano, così come le registrazioni in studio. Gli algoritmi tolgono anche tutti gli altri dettagli, come gli strumenti di accompagnamento e il timbro e il tono della voce. Ciò che ci rimane è la sequenza basata sui numeri della canzone o l'impronta digitale.

Confrontiamo queste sequenze con migliaia di canzoni da tutto il mondo e identifichiamo potenziali corrispondenze in tempo reale. Ad esempio, se ascolti "Dance Monkey" di Tones and I, riconoscerai la canzone se è stata cantata, fischiata o mormorata. Allo stesso modo, i nostri modelli di machine learning riconoscono la melodia della versione della canzone registrata in studio, che possiamo usare per abbinarla all'audio canticchiato di una persona. 

Questo si basa sul lavoro della tecnologia di riconoscimento musicale del nostro team di ricerca AI . Abbiamo lanciato Now Playing su Pixel 2 nel 2017, utilizzando reti neurali profonde per portare il riconoscimento della musica a bassa potenza sui dispositivi mobili. Nel 2018, abbiamo introdotto la stessa tecnologia nella funzione SoundSearch nell'app Google e ampliato la portata a un catalogo di milioni di brani. Questa nuova esperienza fa un ulteriore passo avanti, perché ora possiamo riconoscere le canzoni senza i testi o la canzone originale. Tutto ciò di cui abbiamo bisogno è un ronzio.

Puoi cercare la canzone che ti ronza in testa canticchiandola a Google

Quindi la prossima volta che non riesci a ricordare il nome di una canzone orecchiabile che hai sentito alla radio o quella classica jam che i tuoi genitori adorano, inizia a canticchiare. Avrai la tua risposta a tempo di record.

Articolo di HTNovo
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