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【哼歌检索】十大语音搜索应用服务

2018年02月08日 ⁄ 综合 ⁄ 共 4047字 ⁄ 字号 评论关闭

十大语音搜索应用服务(以歌搜歌)  

2011-10-21 10:02:40|  分类:

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  语音搜索 哼唱搜索 搜索 手机客户端 音乐 
  语音是人与人之间最自然、最便捷的沟通方式。然而当人要和电脑对话时,事情就不是那么简单了。让机器能够听懂人类的语言,一直以来都是人类梦寐以求的愿望。语音搜索和哼唱搜索为人们获取互联网信息提供了方便的人机交互手段,目前的语音搜索技术大大落后于文字搜索技术,但是离我们并不遥远。随着个人和商业数字音乐图书馆的兴起,对音乐搜索的需求也在增长,微软、Google这些技术巨头也开始瞄准未来的语音搜索市场。虽然语音搜索现在才刚刚起步,但是从这些互联网巨头的动作看来,语音搜索将是他们下一个要争夺的利益高地。
  语音哼唱检索是一种基于旋律内容的音乐检索方式。听到一段非常动听的旋律,但苦苦找不到它的歌名,甚是为此痛苦不堪!以歌搜歌技术就是为解决这类烦恼而诞生的。下面介绍十款这方面的应用。
  ①Shazam(音乐雷达)
  一款手机平台上的音频识别应用软件,通过手机的麦克风采样,大概只要采取十几秒分析完整的歌曲的音频(包括伴奏和歌声)就会通过网络查找并给出相关歌曲信息。
  只能应用于Android和IOS两大移动平台
  下载地址:http://itunes.apple.com/app/shazam/id284993459?mt=8
  下载地址:https://market.android.com/details?id=com.shazam.android
  ②SoundHound(猎曲奇兵)
  一款iOS和Android上都很受欢迎的音乐识别软件。它可以通过识别声音来知道歌曲的名称。这两款软件的完全版都需要收费,与Shazam不同的是,免费版的SoundHound可以进行无限次识别搜索,不过免费版会有广告,付费版则无广告。
  在音乐识别的体验来看,个人觉得SoundHound比Shazam有更为精准的匹配率,如果使用Shazam无法准确的找到一首歌曲,那么不妨使用SoundHound来试试。
  同样支持iPhone和Android两大系统
  下载地址:http://itunes.apple.com/us/app/soundhound/id355554941?mt=8
  下载地址:https://market.android.com/details?id=com.melodis.midomiMusicIdentifier.freemium&hl=zh_CN
  ③Midomi哼唱搜索
  http://www.midomi.com/
  Midomi是总部位于硅谷的Melodis Corporation出品的一款依靠哼唱歌曲旋律来搜索歌曲信息的搜索引擎,该公司的雄心壮志是“建设世界上最全面的可搜索音乐数据库”。
  Midomi使用了一种叫做Query by humming(QbH,哼唱搜索)的技术,QbH的搜索系统通过听取用户的哼唱作为输入的查询内容。如果你只记得某首歌曲中一两句但是不记得歌名了,你可以到这里对着电脑麦克风哼唱两句,就能搜索到你的音乐歌曲
  ④Google语音搜索
  2011年06月谷歌推出语音搜索(目前只能在 Chrome 中使用)、图片搜索(以图搜图)和即时搜索一系列搜索相关新特性产品。早在2009年底,Google在全球范围正式发布了谷歌中文语音搜索:谷歌手机搜索已经加入中文语音搜索功能,用户在手机上只需按下通话键即可进行语音搜索。
  http://v.youku.com/v_show/id_XMTI5ODMyMjY0.html
  2011年8月美版 Google Maps 开始支持原生的语音搜索:使用Chrome浏览器打开Google Maps,直接说想找的地名,就可以直接定位导航结果。Google 希望语音搜索能在所有平台内实现,不管是移动终端还是桌面终端。
Google 语音搜索支持二十多种语言与方言,只需对着手机说话即可进行 Google 搜索。
  http://v.youku.com/v_show/id_XMjc2MzAyODg4.html
  Google在自己的Android移动操作系统以及手机输入法中加入了语音搜索和输入技术,虽然Google语音搜索目前还无法彻底取代传统输入搜索,但Google将继续引领语音搜索技术的发展。
  ⑤百度哼唱搜索尝试
  http://mp3.baidu.com/voice/s.html(很抱歉,您要访问的页面不存在)
  对于下一代搜索引擎来说,语音识别技术是关键。百度9月2日,在百度世界2010大会上,中科院声学所与百度公司合作研发的语音搜索和哼唱搜索产品首次亮相;9月6日正式推出新的哼唱搜索,用户通过音频输入设备哼唱歌曲可以找到最符合这个旋律的歌曲信息。这也被认为是百度在语音识别搜索领域进行新的尝试。该产品已经下线,目前,内测的百度“哼唱搜索”网址已经失效。
  百度已经在和中科院声学所中科信利语音实验室成立了联合实验室,双方在语音搜索和哼唱搜索方面将建立长期战略合作关系,双方将联合研发相关的核心技术,并应用于实际产品平台。
  
  ⑥盛大哼唱搜索开放源代码
  盛大技术创新引擎的盛大语音创新院目团队开发了获得国际大奖的哼唱搜索源代码,并在2009年年底开放了除“模糊检索引擎”以外的全部哼唱搜索的源代码。从结构上盛大哼唱搜索开源软件可以分为三部分:旋律库构建模块,哼唱旋律特征提取模块,旋律相似度搜索模块。
  盛大在2011年5月18日正式将“模糊检索引擎”部分一起开放源代码给了全球的开发者用户,希望能够通过开源,促进整个产业链的繁荣。
  盛大网络哼唱模糊检索引擎v0.2介绍:
  http://www.sndacode.com/projects/sdhumming/wiki/Wiki
  ⑦微软致力语音搜索研发
  
  2009年2月10日,微软的语音搜索程序“微软背诵”(Microsoft Recite)提前推出,该程序是预定于2月11日在西班牙巴塞罗那举行的全球移动大会(Mobile World Congress)上正式亮相的。Microsoft Recite 是面向 Windows Mobile 设备推出的语音搜索技术,用户可以用它方便地查找之前保存的语音记录,它使用的并不是语音识别技术而是语音模式提取,用户可以用Recite记录购物清单、日程安排、好友生日等突发的念头,需要时只需说出相关词语,Recite就会将此前的相关记录结果搜寻出来。
  2009年10月微软推出了手机版搜索引擎Bing,支持语音搜索。2010年5月微软为Windows Phone更新了Bing搜索客户端,新增语音导航。2010年8月针对Android手机推出新款Bing应用(Bing for Mobile Android),支持语音搜索,并整合Bing Maps。2011年4月微软通过苹果App store应用商店发布iPad版Bing应用,支持语音搜索。
  2011年6月微软在其官方YouTube帐号上发布了一则来自E3现场的Xbox新界面与Bing语音搜索演示视频。
  http://v.youku.com/v_show/id_XMjc1MTIwNTU2.html
  在比尔·盖茨预测的未来十年最重要的技术进步中,语音识别技术位居首位。微软亚洲研究院语音组多年来致力于语音识别和音频搜索技术的研究:
  http://www.msra.cn/Research/Group.aspx?Guid=e72cce0d-eecc-4ddc-831e-c468ce56a8e9
  ⑧腾讯安卓版SOSO客户端正式上线
  手机SOSOandroid版的,
  2011年8月腾讯科技发布了其在Android平台上的第一款手机SOSO客户端V1.0版,其一大亮点功能就是语音搜索功能,提升了用户的体验。腾讯帝国将推动语音搜索功能延伸为语音输入,覆盖到手机、电脑等各种终端上。
  ⑨酷我音乐推出语音搜索功能
  2011年01月新春之际,酷我音乐发布了免费的酷我音乐盒手机版,并推出语音搜索功能,这在音乐播放软件中尚属首次。
  百万歌曲,说之即听。比如在开车或者不方便使用键盘的时候,就可以直接用酷我听听的语音搜索进行歌曲和歌手名称的搜索。
  官网地址:http://shouji.kuwo.cn/
  ⑩中国电信-爱音乐-搜歌新体验-哼哼就出来
  官网地址:http://search.118100.cn/singsearch/index.html
  可以在线试用,也可以118110按4号键使用“哼唱搜索”,都要用钱购买的。百度之前的哼唱搜索刚下线不久,电信又跟着发布搜歌新体验,我估计是找科大讯飞外包的技术。
  安徽科大讯飞信和中科信利语音实验室是国内两大智能语音技术提供商,早在5年前就发力于语音识别技术的研究。
  和大家分享的是一款叫做Speechify 的Chrome扩展,桌面安装Speechify 扩展之后,可以给百度、必应、雅虎、Google等几乎目前所有的搜索引擎加上语音搜索的功能。
  下载地址:https://chrome.google.com/webstore/detail/dalapoeljdklkcfjkecafidnojkfpohn
  缩短地址:http://Speechify.tk
  听到非常喜欢一首歌,不知它叫什么名字,只记得一段旋律,就可以通过哼唱歌曲旋律的方式方便地实现以歌搜歌(语音-语音 speech-to-speech)。这就类似此前本博介绍的以图搜图——凭着一张小的缩略图找出原始大图或凭着一张现有图片找出它的原始出处。

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