آیا تا به حال کنجکاو شدهاید که چطور شازم (Shazam) توانایی شناسایی آهنگهایی که شاید تنها چند ثانیه از آنها را شنیدهاید را دارد؟ در دنیای پیچیدهی فناوری اطلاعات و تکنولوژیهای برخاسته از هوش مصنوعی، الگوریتم شازم به عنوان یکی از جالبترین نمونهها در حوزهی شناسایی موسیقی شناخته میشود. این مقاله با هدف روشنسازی این فناوری پیشرفته و توضیح نحوهی عملکرد آن نوشته شده است. ما در این مقاله، به بررسی چگونگی تبدیل صدا به نموداری به نام طیفنگار (spectrogram)، استخراج نقاط برجسته از آن، تبدیل این نقاط به کدهای هش و نهایتاً ذخیرهسازی به عنوان اثر انگشت صوتی خواهیم پرداخت. سپس، شیوهی تطبیق این اثر انگشتها با پایگاهدادههای موجود و روش امتیازدهی به ترانههای احتمالی بر اساس همترازی کدهای هش را شرح داده و بدین ترتیب، امکان شناسایی دقیق آهنگ مورد نظر را توضیح خواهیم داد. با ما همراه باشید تا دریچهای به دنیای پیچیده و شگفتانگیز پردازش صوتی و شناخت آهنگها بگشاییم.
شازم (Shazam) چیست؟
شازم (Shazam) یک نرمافزار شناسایی موسیقی است که با استفاده از هوش مصنوعی، نام خواننده و عنوان آهنگ را در عرض چند ثانیه شناسایی میکند. این نرمافزار در سال 2002 توسط دو دانشجوی دانشگاه امپریال کالج لندن، دیوید گارفیلد و آشر ونوین، تأسیس شد و در سال 2018 توسط شرکت اپل خریداری شد.
شازم از میکروفون دستگاه برای ضبط صدای آهنگ استفاده میکند و سپس آن را با پایگاه دادهای از اطلاعات موسیقی مقایسه میکند. این برنامه میتواند آهنگهای ضبطشده در استودیو، آهنگهای زنده، آهنگهای فیلم و تلویزیون، و حتی آهنگهای تبلیغاتی را شناسایی کند.
شازم در سراسر جهان محبوبیت زیادی دارد و تاکنون بیش از ۱ میلیارد بار دانلود شده است. این نرمافزار به کاربران کمک میکند تا آهنگهای مورد علاقهشان را پیدا کنند و اطلاعات بیشتری در مورد آنها کسب کنند.
تبدیل صدا به طیفنگار
تبدیل صدا به طیفنگار، فرآیندی است که در آن اطلاعات صوتی به نمایشی بصری از فرکانسهای مختلف در زمان تبدیل میشود. طیفنگار (spectrogram) به ما اجازه میدهد تا با دقت و عمق بیشتری به تجزیه و تحلیل سیگنالهای صوتی بپردازیم. این تکنیک در بسیاری از زمینهها کاربرد دارد، از جمله در علوم صوت شناسی، مهندسی صدا و بخصوص در شناسایی موسیقی توسط برنامههایی مانند شازم.
مراحل ایجاد طیفنگار از فایل صوتی
برای تبدیل فایل صوتی به طیفنگار، ابتدا باید فایل صوتی را تجزیه و تحلیل کنیم تا اجزای فرکانسی مختلف آن را استخراج نماییم. این کار از طریق تبدیل فوریه سریع (FFT) انجام میگیرد که سیگنال صوتی را به مولفههای فرکانسی آن تجزیه میکند. سپس، با گرفتن مجموعهای از تبدیلهای فوریه در زمانهای مختلف، میتوانیم نموداری از تغییرات فرکانسی در طول زمان ایجاد کنیم که به طیفنگار معروف است.
پس از ایجاد طیفنگار، مرحله بعدی شناسایی نقاط برجسته یا peaks در آن است. این نقاط نشاندهنده جایگاههایی هستند که در آنها انرژی فرکانسی بیشتری وجود دارد و این نقاط برای تشکیل هشهای منحصربهفرد موسیقی مورد استفاده قرار میگیرند. در نهایت، این هشها به عنوان اثر انگشتی صوتی در پایگاه دادهها ذخیره میشوند تا برای مقایسه و شناسایی قطعات موسیقی در آینده مورد استفاده قرار گیرند.
نقش طیفنگار در شناسایی موسیقی
طیفنگار نقش بسیار مهمی در شناسایی موسیقی دارد. از آنجا که هر قطعه موسیقی الگوی فرکانسی منحصربهفرد خود را دارد، طیفنگار به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تطبیق دادن و تشخیص این الگوها عمل میکند. شناسایی سریع و دقیق قطعات موسیقی با استفاده از نقاط برجسته طیفنگار امکانپذیر میشود. نرمافزارهایی مانند Shazam از این اطلاعات برای مقایسه با پایگاه دادههای بزرگی از اثرانگشتهای صوتی استفاده میکنند و در صورت یافتن تطابق، اطلاعات مربوط به قطعه موسیقی مانند نام هنرمند، نام آهنگ و آلبوم را به کاربر ارائه میدهند.
این فرآیند، تشخیص موسیقی را نه تنها سریع و کارآمد میکند، بلکه دقت بالایی نیز در شناسایی دارد. حتی در محیطهای پر سر و صدا و با کیفیت صوتی پایین، توانایی شناسایی دقیق قطعات موسیقی توسط طیفنگار نشان از قدرت و پیچیدگی این فناوری دارد.
استخراج نقاط برجسته
استخراج نقاط برجسته یکی از مراحل کلیدی در فرآیند شناسایی موسیقی توسط الگوریتم شازم «Shazam» است. این فرایند بر پایه تبدیل فوریه برای تجزیه سیگنالهای صوتی و تبدیل آنها به اطلاعات فرکانسی انجام میشود. سپس، از میان این اطلاعات، نقاطی که بیشترین اطلاعات مهم و تاثیرگذار را دارند برای ایجاد نمایش طیفی موسیقی یا اسپکتروگرام شناسایی میشوند. این نقاط برجسته به عنوان مبنایی برای ساخت هشهایی که قطعات موسیقی را شناسایی میکنند، استفاده میشوند.
شناسایی نقاط کلیدی در طیفنگار فرآیندی است که در آن فرکانسها و زمانهای مشخصی از اسپکتروگرام که حاوی بیشترین اطلاعات صوتی هستند، انتخاب میشوند. این نقاط برجسته که اغلب در نقاط تغییرات شدید فرکانسی یا شدت صدا قرار دارند، به عنوان معیارهایی برای هشگذاری و مقایسه با اطلاعات موجود در پایگاه داده استفاده میشوند. انتخاب دقیق و هوشمندانه این نقاط کلیدی به معنای دستیابی به هشهایی است که قابلیت بالاتری در مطابقت با نمونههای موسیقی دارند و به این ترتیب دقت الگوریتم را افزایش میدهند.
چگونگی تاثیر نقاط برجسته در دقت الگوریتم
دقت الگوریتم شازم بهطور مستقیم به کیفیت و صحت انتخاب نقاط برجسته بستگی دارد. نقاطی که به درستی شناسایی و انتخاب شدهاند، امکان مطابقت دقیقتری با پایگاه داده را فراهم میکنند و به نتیجهگیری سریعتر و مطمئنتر کمک میکنند. در نتیجه، یک الگوریتم که بتواند بهطور موثرتری نقاط برجسته را استخراج کند، شانس بیشتری برای پیدا کردن مطابقت صحیح دارد و در نتیجه، کارایی بالاتری در شناسایی قطعات موسیقی خواهد داشت. بنابراین، بهینهسازی الگوریتم برای استخراج نقاط برجسته میتواند تاثیر چشمگیری در عملکرد کلی سیستم داشته باشد.
تولید کدهای هش
در الگوریتم شازم، تولید کدهای هش یکی از مراحل اصلی در شناسایی قطعات موسیقی است. این کدها نتیجه تبدیل دادههای پیچیده صوتی به مجموعهای از اطلاعات منحصربهفرد و مدیریتپذیر هستند که امکان مقایسه سریع و دقیق آنها با پایگاه داده وسیعی از موسیقیها را فراهم میآورد. در این فرآیند، ابتدا از تبدیل فوریه استفاده میشود تا سیگنال صوتی به اجزای فرکانسی خود تجزیه شود و سپس با استخراج نقاط برجسته از اسپکتروگرام، کدهای هش تولید میشوند.
تبدیل نقاط برجسته به کدهای هش
نقاط برجسته که در واقع نقاط حساس و کلیدی در اسپکتروگرام صوتی هستند، نقش مهمی در تولید کدهای هش دارند. این نقاط که به عنوان نشانگرهای فرکانسی و زمانی مشخص در ترانهها شناخته میشوند، پس از شناسایی، به کدهای هش تبدیل میشوند که هر کد نمایانگر ترکیب منحصربهفردی از فرکانس و زمان است. این تبدیل به الگوریتم اجازه میدهد که حتی در شرایطی که کیفیت صوتی پایین باشد یا نویز زمینه وجود داشته باشد، باز هم قادر به شناسایی موسیقی باشد.
اهمیت کدهای هش در مقایسه و تطبیق
کدهای هش به دلیل قابلیت مقایسه سریع و کمهزینهشان، جزئ حیاتی الگوریتمهای شناسایی موسیقی به شمار میروند. این کدها امکان تطبیق دادههای صوتی دریافتی از کاربر با پایگاه داده عظیمی از موسیقیها را فراهم میآورند. به عبارت دیگر، هر کد هش مانند اثر انگشتی برای بخشی از یک قطعه موسیقی عمل میکند و با جستجوی این اثر انگشت در پایگاه داده، الگوریتم میتواند مطابقتهای دقیق و سریعی را انجام دهد. این فرآیند که بخشی از هوش مصنوعی در شناسایی الگوها محسوب میشود، به الگوریتم Shazam اجازه میدهد تا حتی در شرایط دشوار محیطی، کارایی بالایی داشته باشد.
بهطور خلاصه، کدهای هش به عنوان مولفههای اصلی در الگوریتم شازم، نمونهای بارز از پیشرفتهای فناوری در عرصه پردازش سیگنال و هوش مصنوعی هستند که تحولی عظیم در نحوه شناسایی موسیقی ایجاد کردهاند. این تکنیکها نه تنها برای کاربران عادی که به دنبال شناسایی سریع موسیقی هستند بلکه برای محققان و دانشمندانی که در زمینه فناوری صوتی تحقیق میکنند نیز ارزشمند و کاربردی است.
ذخیرهسازی به عنوان اثر انگشت صوتی
شناسایی موسیقی توسط Shazam بر پایه فناوری پیشرفتهای است که به کاربران اجازه میدهد با یک نمونه صوتی کوتاه، قطعه موسیقی موردنظر خود را پیدا کنند. این فرآیند از مرحله ذخیرهسازی اطلاعات صوتی در یک پایگاه داده بزرگ و بهخصوصی آغاز میشود. دادههای صوتی پس از طی فرآیندهای پیچیدهای از جمله تبدیل فوریه، به اسپکتروگرام تبدیل میشوند که نمای نموداری فرکانسها و زمان است. سپس از این اسپکتروگرام نقاط برجستهای استخراج میشوند که همان اثرانگشتهای صوتی هستند و در پایگاه داده Shazam ذخیره میگردند.
نحوه ذخیرهسازی اطلاعات در پایگاه داده Shazam
پایگاه داده Shazam حاوی میلیونها اثرانگشت صوتی است که هریک معرف یک قطعه صوتی منحصر به فرد میباشند. این اثرانگشتها از طریق تجزیه و تحلیل دقیق اسپکتروگرامها و استخراج نقاط کلیدی فرکانسی و زمانی به دست میآیند. این نقاط کلیدی سپس به صورت یک کد عددی منحصر به فرد در پایگاه داده ذخیره میشوند، به طوری که هر بار کاربری یک قطعه صوتی را برای شناسایی به Shazam ارائه میدهد، الگوریتم میتواند با مقایسه آن نمونه با اثرانگشتهای موجود در پایگاه داده، قطعه مرتبط را شناسایی کند.
ساختار اثرانگشتهای صوتی و کاربردهای آن
اثرانگشتهای صوتی دارای ساختاری هستند که از ترکیب نقاط فرکانسی و زمانی اسپکتروگرام حاصل میشود. این نقاط بهگونهای انتخاب میشوند که بیشترین اطلاعات ممکن را در مورد نمونه صوتی داشته باشند و در عین حال از حجم دادهها کاسته شود. اثرانگشتهای صوتی کاربردهای متنوعی دارند که از جمله آنها میتوان به شناسایی موسیقی، کنترل کپیرایت و تحلیلهای امنیتی اشاره کرد. آنها علاوه بر استفاده در برنامههای تشخیص موسیقی مانند Shazam، میتوانند در زمینههای پژوهشی و تحقیقاتی نیز به کار روند تا به مهندسین صدا و محققان کمک کنند درک بهتری از پردازش سیگنالهای صوتی و شناسایی الگوها داشته باشند.
شناسایی و تطبیق اثر انگشت صوتی
اثر انگشت صوتی به مجموعهای از دادههای دیجیتالی اطلاق میشود که از یک نمونه صوتی استخراجشدهو برای شناسایی آن نمونه در میان دیگر نمونهها به کار میرود. در الگوریتم شازم، این فرآیند با محاسبه اسپکتروگرام ترانه آغاز میشود که نمایشی بصری از طیف فرکانسهای صوتی در زمان است. سپس نقاط برجستهای که نشاندهنده ویژگیهای بارز صوتی هستند، شناسایی و استخراج میشوند. این نقاط برجسته به عنوان اثر انگشت صوتی منحصر به فرد هر قطعه عمل میکنند و برای تطابق با نمونههای موجود در پایگاه داده استفاده میشوند.
فرآیند جستجو برای تطابق در پایگاه داده
زمانی که الگوریتم به اثر انگشت صوتی دست پیدا میکند، مرحله بعدی جستجو برای یافتن تطابق دقیق یا نزدیک به آن در پایگاه داده است. این کار با مقایسه اثر انگشت استخراجشده با اثرهای انگشت ذخیرهشده در پایگاه داده انجام میشود. الگوریتم تلاش میکند تا با استفاده از روشهای تطابق الگو، محتوای صوتی موردنظر را شناسایی نماید. در این فرآیند، همترازی زمانی و فرکانسی نقاط برجسته بسیار حیاتی است، زیرا دقت تطابق به آن بستگی دارد.
همچنین بخوانید: معرفی و کارایی اپلیکیشن روبیکا
روشهای امتیازدهی به ترانههای احتمالی
پس از یافتن نمونههای مطابق یا نزدیک به اثر انگشت صوتی در پایگاه داده، یک سیستم امتیازدهی برای تعیین بهترین تطابق به کار گرفته میشود. این سیستم بر اساس معیارهایی نظیر تعداد و دقت تطابق نقاط برجسته، همترازی زمانی و فرکانسی، و دیگر ویژگیهای تحلیلی صوتی عمل میکند. هر ترانه احتمالی بر اساس این فاکتورها امتیازدهی میشود و سپس لیستی از ترانهها با بالاترین امتیاز به کاربر نمایش داده میشود. این فرآیند امتیازدهی به الگوریتم کمک میکند تا با اطمینان بیشتری ترانهای که کاربر به دنبال آن است را شناسایی و ارائه دهد.
در نهایت، تکنیکهای پیشرفتهای نظیر تبدیل فوریه و تحلیلهای آماری برای بهبود کیفیت و سرعت فرآیند شناسایی به کار برده میشوند. این امر به الگوریتم اجازه میدهد تا حتی در محیطهای پر سر و صدا یا با نمونههای صوتی با کیفیت پایین نیز بتواند به نحو احسن عمل کند. درک این فرآیندها و روشها به ما این امکان را میدهد تا قدرت و پیچیدگی تکنولوژیهای شناسایی اثر انگشت صوتی نظیر شازم را بهتر درک کنیم.
تحلیل و نتیجهگیری
برای درک بهتر نحوه کارکرد الگوریتم شازم، به این نکته بسنده نمیکنیم که تنها یک نمونه صوتی را شناسایی میکند، بلکه بررسی میکنیم که چگونه این شناسایی با دقت بالا انجام میشود. الگوریتم Shazam با بهرهگیری از اصول پردازش سیگنال و استخراج اطلاعات مربوط به فرکانس و زمان، توانایی خاصی در تشخیص و همترازی قطعههای موسیقی دارد. در ادامه به تجزیه و تحلیل دقیقتر این فرآیند و عوامل موثر بر آن میپردازیم.
تاثیر همترازی کدهای هش بر نتیجه نهایی
الگوریتم Shazam برای شناسایی یک قطعه موسیقی، به اثر انگشتی صوتی که از نمونههای صوتی تولید میشود تکیه دارد. این اثر انگشتی از طریق تبدیل فوریه و تحلیل اسپکتروگرام به دست میآید. کلیدیترین بخش در این فرآیند، تولید کدهای هش از نقاط برجسته در اسپکتروگرام است که نقش مهمی در همترازی و مقایسه با پایگاه داده دارند.
در صورتی که این کدهای هش به درستی همتراز شوند، احتمال شناسایی درست قطعه موسیقی افزایش مییابد. همترازی دقیق این کدها میتواند حتی در شرایطی که نمونه صوتی دچار نویز یا تغییرات فرکانسی است، به شناسایی صحیح منجر شود. بنابراین، اهمیت این همترازی در نتیجه نهایی غیرقابل انکار است.
دقت شناسایی و عوامل موثر بر آن در شازم
دقت شناسایی در الگوریتم Shazam بسیار حائز اهمیت است و تحت تاثیر عوامل متعددی قرار دارد. نویز محیطی، تغییرات حجم صدا و فرکانسهای مختلف صوتی از جمله عواملی هستند که میتوانند بر این دقت تاثیر بگذارند. الگوریتم باید قادر به مقابله با این تغییرات باشد تا بتواند با وجود اختلالات احتمالی، اثر انگشتی صوتی دقیقی تولید کند.
- تاثیر نویز: Shazam باید بتواند نویزهای موجود در نمونه صوتی را تشخیص داده و از آنها صرفنظر کند تا به اثر انگشتی صوتی اصلی دست یابد.
- تغییرات فرکانس: تغییرات ناگهانی در فرکانس صدا ممکن است اثر انگشتی را تحت تأثیر قرار دهند. الگوریتم باید این تغییرات را شناسایی و در محاسبات خود اعمال کند.
- اندازه صدا: تغییرات حجم صدا نیز میتواند بر تولید کدهای هش و شناسایی نهایی تأثیر بگذارد.
الگوریتم Shazam با در نظر گرفتن این عوامل و اجرای الگوریتمهای پیچیدهای برای کاهش تاثیر آنها، به دقت شناسایی بالایی دست یافته است. این دقت و قابلیت تطابقپذیری سببشدهاست که Shazam به عنوان یکی از پیشرفتهترین سیستمهای شناسایی موسیقی شناخته شود.
در این مقاله، با روند کارکرد الگوریتم شازم و چگونگی شناسایی موسیقی از طریق آن آشنا شدیم. ما دیدیم که این فرآیند پیچیده با تبدیل اطلاعات صوتی به یک طیفنگار بصری آغاز میشود و با استخراج نقاط برجسته و تولید کدهای هش، توانایی الگوریتم در شناسایی موسیقی را بهبود میبخشد. این کدها که بهعنوان اثرانگشتهای صوتی شناخته میشوند، در پایگاه داده ذخیرهشدهو در هنگام شناسایی یک نمونه صوتی مورد استفاده قرار میگیرند. الگوریتم شازم با استفاده از سیستمهای امتیازدهی دقیق و پیشرفته، بهترین تطابق را برای یافتن قطعه موسیقی مورد نظر کاربر پیشنهاد میکند.
این تکنولوژی نه تنها به ما امکان شناسایی سریع موسیقی را میدهد، بلکه با دقتی بالا، حتی در محیطهای پرسروصدا و دشوار، عملکرد خود را حفظ میکند. به این ترتیب، Shazam نمونهای برجسته از پیشرفتهای هوش مصنوعی و تحلیل دادههای دیجیتالی است که در زندگی روزمره ما نقشی موثر ایفا میکند و امکان دسترسی فوری به اطلاعات موسیقی را برای همگان فراهم آورده است. از این رو، درک این فناوری و قدرت آن در تحلیل و تطبیق دادهها، نه تنها برای علاقهمندان به موسیقی، بلکه برای کسانی که به دنبال درک بهتری از پیشرفتهای فناوری در زمینههای مختلف هستند، جذاب و کاربردی خواهد بود.
شما تجربه استفاده از شازم را دارید؟ تجربه کاربری خودتان را با ما به اشتراک بگذارید.
بیشتر بخوانید:
- استارتاپ ویزا چیست؟ راز مهاجرت آسان دائمی و کارآفرینی موفق با ویزای استارت آپ
- 4 روش ساده برای استعلام باقیمانده اینترنت همراه اول
- معرفی فضا کار اشتراکی اصفهان | بهترین محیط کار اشتراکی اصفهان
امتیاز شما به این مطلب