Рейтинг@Mail.ru
android разработчик
android разработчик
LikeYourMusic
Слушай то, что любишь !

Проблема и целевая аудитория:


Для тебя музыка это не просто набор звуков? Ты живешь любимыми треками и заряжаешься от них настроением? Тогда вливайся в музыкальный поток!
LikeYourMusic – это мобильное приложение, способное расширить твой плейлист, разнообразить его новыми эмоциональными оттенками на твой собственный вкус.
Больше нет необходимости искать похожую музыку по исполнителям и музыкальным направлениям. LikeYourMusic позволяет искать треки, похожие по звучанию и ритму. Похожие голоса исполнителей, созвучные мелодии – все это поможет тебе добавить новых красок в музыкальные будни.
Мы делаем свое приложение для тех, кто не может прожить ни секунды без музыки и нуждается в постоянном притоке новых звуков, ритмов, интонаций.


Анализ конкурентов:


Основные конкуренты:
1)Яндекс.Музыка
2)Last.fm
3)Music Map
Поиск по тегам, который использует большинство конкурентов, зачастую дает не совсем точные результаты.


Чем же наша идея лучше конкурентов:


Чем LikeYourMusic отличается от похожих сервисов и рекомендаций? Думаю, ты и сам знаешь – большинство из них предлагает тебе просто треки того же музыкального направления или исполнителя. LikeYourMusic ищет для тебя новые эмоции.
Мы хотим предложить принципиально другой подход к поиску рекомендаций новых композиций.
Специально для тебя наше мобильное приложение подберёт несколько треков, близких по звучанию к тому, что ты слушаешь сейчас.
Благодаря интеграции с VK, тебе нужно лишь нажать на кнопку и вот – в твоих аудиозаписях новый кусочек позитивного настроения!


Техническая реализация:


Но как же работает LikeYourMusic? Принцип работы нашего сервиса довольно прост - мы сравниваем спектрограммы твоих любимых треков со спектрограммами музыкальных дорожек других пользователей, чтобы понять, насколько они похожи.
Любой трек представляет собой массив данных о том как меняется амплитуда и частота звука с течением времени.
Этот массив можно преобразовать в ряд Фурье ( сумму простых синусоидальных сигналов с определённой частотой, амплитудой и фазой). Получив амплитудно – частотные характеристики сигнала, мы можем сравнивать текущий трек с другими композициями.


Используемые технологии:


Java , Android , VkSDK, JTransforms.


Макеты приложения:



1)Боковое меню:





2)Мой плейлист





3)Плеер





4)Топ 10 рекомендаций





5)Список плейлистов друзей





6)Плейлист друга



Комментарии
30 мая 2016 г. 22:17

Идея не плохая, но во-первых по моему мнению есть множество аналогов, переплюнуть функционал которых будет сложновато, во-вторых реализовать "подбор похожих мелодий и голосов" это какой-то нью лвл даже для того же распознования голоса от гугл (или от других компаний, не суть). Когда можно будет увидеть реализацию а не просто обещания "умного поиска" аудио записей?

30 мая 2016 г. 22:37

А можно узнать про аналоги чуть больше? Потому что мы в процессе подготовки нашли лишь примитивные рекомендательные системы, работающие с жанрами, исполнителями и статистикой других участников.

Подбор похожих мелодий и голосов на самом деле не столь тяжелая задача. Нужно всего лишь сделать спектрограмму трека и сравнить ее с эталоном(по сути то же самое, что есть в Shazam). Процент схожести можно оценивать по взаимной корреляции в окне. Пока вопрос стоит в том, каким брать это окно и с каким шагом идти по спектрограмме.

Другая проблема в том, что не хотелось бы сравнивать каждый трек с каждым. Есть идея, как этого избежать, но не факт, что сработает.

На последний вопрос ответить затрудняюсь - на данный момент всецело заняты самим алгоритмом сравнения. К финалу, определенно, закончим.

30 мая 2016 г. 22:41

Что-то я не встречал крупных аналогов. С натяжкой можно назвать Шазам, но там цель другая. Здесь не нужно распознавание, только схожесть. Задача нетривиальная, тем и интересная. Удачи ребятам!

30 мая 2016 г. 23:01

Если брать аналоги, то на ум приходит LastFm. Там достаточно неплохой алгоритм подборки.

30 мая 2016 г. 23:12

Насколько мне известно Last.Fm подбирает треки как раз по жанрам.

31 мая 2016 г. 1:33

Ребят, посмотрите Lazify -- делает тебе плейлисты для Spotify, очень хорошо справляется с подбором музыки. Надо ему кинуть трэк или плейлист и выбрать количество песен в подборке

31 мая 2016 г. 10:47

Apple Music подбирает треки просто каким-то магическим образом. Утром, например, прилетают плейлисты с энергичной музыкой, вечером - более спокойные. А иногда у меня возникает ощущение, что они даже погоду учитывают. Сама ваша идея классная, но есть куча гигантов с готовыми продуктами. ВК вот планирует музыку монетизировать по подписке, если сделать действительно удобный сервис с тесной интеграцией с ВК и уникальными фишками, то это будет бомба

31 мая 2016 г. 14:52

Организовать подбор по времени суток - это хорошая идея. Хотя, раз Вы говорите, что рекомендации как-то могут быть связаны с погодой, то это скорее статистика - сервис выдает то, что в данный момент слушают люди, вкусы которых схожи с Вашим.
Спасибо за наводку, вероятно как-нибудь обыграем это)
А от ВК мы действительно не планируем отбиваться - очень уж ценный источник контента. Фильтровать, правда, придется много.

4 июня 2016 г. 11:39

Оригинальная задумка, успехов в реализации!!!

4 июня 2016 г. 12:03

Яндекс радио, ты ли это?

4 июня 2016 г. 12:14

Константин, можете предоставить ссылку, где именно в яндекс.радио осуществляется подбор треков по звучанию?

5 июня 2016 г. 21:32

Удачи! Победы!

5 июня 2016 г. 22:52

Интересная задумка , Михаил , возьмёте к себе в команду?

5 июня 2016 г. 23:03

Да, проекту сейчас как раз очень нужны Android-разработчики)

6 июня 2016 г. 9:20

Отлично , имеется опыт работы с VkSdk в рамках курса по Android , я в игре )))

6 июня 2016 г. 19:17

Музыку получается нужно будет в вашем приложении слушать? Или она как-то будет скробблиться, а потом анализироваться?
По поводу макета бокового меню. Сместите строчки вниз, никому же не хочется тянуться через весь экран.
А так, удачи в разработке) Интересно посмотреть на работающий прототип)

6 июня 2016 г. 21:51

Есть Pandora, правда только для США. Работает как раз по вашему алгоритму
http://www.pandora.com/restricted

6 июня 2016 г. 22:14

Константин, добро пожаловать!

6 июня 2016 г. 22:16

Александр, будет возможность слушать музыку прямо в приложении и, конечно, если трек Вам понравился, Вы с легкостью сможете добавить его в плейлист и прослушивать из любых других приложений.
Анализ композиций сейчас планируем возложить на сервер.
Спасибо за замечание, исправим!

6 июня 2016 г. 22:24

Виталий, ознакомился с принципом работы сервиса - довольно сложная, но интересная система шкалирования, только мы сейчас хотим избежать необходимости нанимать штат из музыкантов для оценки всех атрибутов композиции.

К тому же Pandora очень сильно сжала свою аудиторию - отсутствуют, например, русские треки. А мы хотим начать именно с русского рынка.

7 июня 2016 г. 2:11

То что они отсутсвуют это все таки плюс:)

8 июня 2016 г. 10:59

Если начинать с русского рынка, то может добавить анализ текста? Чтобы, например, программа могла найти песню, где встречаются определённые слова или синонимичные им. Или добавить параметр "смысл", только непонятно, как его задавать. Если количественно, то поклонники Коржа будут оценивать его песни, как высокоосмысленные, и так далее. Можно по тем же тегам, но только более конкретным, чем "любовь", теги добавляют пользователи или даже сами исполнители. В любом случае текста песен должны быть доступны, а ещё лучше - сразу с переводом.

8 июня 2016 г. 12:36

Мария , автор идеи как раз хочет уйти от поиска по тегам ,которые добавляют люди. В этом случае эта идея ничем не будет отличаться от Last Fm . А вот мысль с выделением ключевых слов интересна.

8 июня 2016 г. 16:12

Мария, пока анализа текста в планах не было - больше упираемся в анализ звука. Настроение, оно ведь, как правило, именно со звучанием связано) Но мы, честно говоря, озадачены такой идеей.
Какой-то возможности оценить треки пока тоже не подразумевалось - это будет немного субъективно, как Вы заметили.
С текстом пока уповаем на то, что есть в соц., сети. Возможно, будем сами расширять это.

11 июня 2016 г. 14:03

Отличная идея! Поборите математику и выйдет отличное приложение на подобие пандоры американской. Удачи!

12 июня 2016 г. 0:33

Задумка несомненно интересная, все таки понятие " музыкальный жанр" достаточно расплывчатое, и естественно иногда хочется подбирать музыку похожую по звучанию. Хотелось бы поскорее взглянуть на реализацию проекта. Идея на мой взгляд отличная , буду ждать готового продукта) успехов в реализации

13 июня 2016 г. 16:37

Ребята вперед! Надеюсь, что вы победите! Мур-мур-мур

13 июня 2016 г. 19:48

При помощи вашего приложения можно с легкостью находить плагиат)

14 июня 2016 г. 0:06

Наталья , интересное расширение функционала, мы подумаем над этим

18 июня 2016 г. 0:33

Ощущается плохое знакомство авторов идеи с обработкой музыкальных сигналов и подходами к построению рекомендательных систем. LastFm, VK, Google Music, Yandex Music и прочие крупные сервисы работают на основе коллаборативной фильтрации -- если у двух пользователей схожие вкусы и один из них добавляет себе новую песню, то с высокой вероятностью она понравится и второму пользователю; жанры и прочие теги в этих системах играют не такую значительную роль, как лайки/прослушивания пользователей.
К сожалению, для поиска похожих композиций недостаточно только анализа спектра. Создаются целые системы с многоступенчатой фильтрацией, которые имитируют восприятие звука человеком, но даже они не справляются с задачей на уровне, достаточном для успешной монетизации. Самый популярный сервис подбора похожих музыкальных произведений -- уже упомянутая выше Pandora -- опирается на ручную разметку песни музыковедами (по сути, на песню человеком навешиваются те же "теги", только гораздо более подробные: тональность, используемые инструменты, особенности вокала, сводки композиции и ещё много чего). Spotify пытались вводить у себя фичу подбора похожих мелодий, но чем это закончилось так и не объявили (пока).
Простым анализом спектра сейчас можно добиться разве что качественного поиска тех же самых композиций в другом качестве.
Но желаю авторам успеха в их начинании и хорошей свежей идеи, которая действительно позволит реализовать качественный поиск похожих мелодий. А ещё найти шарящего в этой области человека (:

18 июня 2016 г. 20:34

Прохор, спасибо за конструктивную критику. Авторы в курсе методов работы рекомендательных систем. И на собственном опыте знают о недостатках этих рекомендаций. И как Вы сами, возможно, понимаете - вероятность того, что вкусы этих людей таки схожи - не установленный факт.
Именно поэтому мы и решили заняться этой темой.
Что касается спектрального анализа - это один из методов, который мы будем использовать. Как минимум, это выделение преобладающих частот - уже есть возможность классифицировать композиции (не по размытому понятию "жанр", а по более явному критерию). Затем, ритмический анализ - выделение пиков и расстояний между ними на спектрограмме. Комбинируя эти методы анализа мы планируем создать более менее работоспособную систему.
Открытый вопрос для авторов - поиск метрики, которая бы хорошо работала с большим количеством композиций.
К слову, пока не отрицаем, что обойдемся без методов Pandora, так как, возможно придется применять машинное обучение и создавать для этого определенный объем обучающих данных.

19 июня 2016 г. 20:48

Очень интересная идея!
Желаю победы, ребят!)