Вопрос или проблема
Я работаю над личным проектом, в котором хочу автоматически генерировать временные метки для треклистов музыкальных миксов на YouTube. Для получения названий треков я использую этот API Shazam https://rapidapi.com/apidojo/api/shazam.
Для каждой песни, проигрываемой в миксе, я в основном хочу получить её название (если Shazam сможет его распознать) и разумное время начала, когда песня начинает играть.
Из-за ограничений по использованию и соображений эффективности я хочу минимизировать количество запросов, которые я отправляю в API.
Вот несколько способов, которые я придумал, как я мог бы это сделать:
-
Разделите микс на сегменты разумного размера и для каждого сегмента выберите несколько максимально длинных клипов для отправки в API. Затем удалите последовательные сегменты, которые имеют одно и то же название песни, сохраняя сегменты, которые не были успешно идентифицированы.
-
Используйте какую-либо аудио AI-модель или методы аудиоанализа для разделения микса на сегменты, каждый из которых, в идеале, представляет другую песню. Затем обрабатывайте сегменты аналогично вышеописанному.
На данный момент я думаю, что мне нужно пойти по пути варианта 1, потому что я не уверен, выполнима ли процесс, который я описал во 2. Я был бы очень признателен за любые идеи по выполнению этой задачи или для потенциальных улучшений к идеям, которые я упомянул. Заранее спасибо.
Ответ или решение
Автоматическая генерация треклиста для миксов на YouTube
Введение
Автоматическая генерация треклиста для музыкальных миксов на YouTube — задача, требующая не только технических знаний, но и креативного подхода. Ваша идея использовать API Shazam для определения заголовков треков является отличным выбором, так как это позволяет получить точные данные о музыке. Однако, важно оптимизировать процесс, чтобы минимизировать количество запросов к API, учитывая лимиты и эффективность.
Подходы к решению
1. Деление микса на сегменты
Ваш первый предложенный вариант, заключающийся в делении микса на несколько сегментов, кажется логичным и рациональным. Вот некоторые шаги для реализации этого подхода:
-
Определение длины сегмента: Соответствующая длина сегментов поможет обеспечивать баланс между количеством запросов и точностью идентификации треков. Вам стоит выбрать длину сегмента, которая может покрыть изменения в музыкальных композициях, например, 30 секунд или одну минуту.
-
Выбор клипов для анализа: В каждом сегменте выберите несколько клипов максимальной длины. Например, если сегмент длится 1 минуту, вы можете взять 10-секундные клипы, что позволит вам сделать 6 запросов на один сегмент.
-
Фильтрация результатов: После получения результатов от API, вы сможете отфильтровать дубликаты, оставив только уникальные идентификаторы треков. Это также поможет исключить сегменты, где Shazam не смог распознать композицию.
2. Использование методов аудиоанализа
Хотя ваш второй вариант может показаться сложнее, стоит рассмотреть возможность применения AI моделей или алгоритмов аудиоанализа. Это может значительно упростить задачу деления микса на сегменты. Вот несколько способов, как это может быть реализовано:
-
Детектирование переходов: Используйте алгоритмы, такие как изменение громкости или спектрального анализа, для определения точек перехода между треками. Это поможет вам автоматически сегментировать микс, что упростит последующую обработку.
-
Обучение с использованием меток: Создание тренировочного набора данных для обучающей модели может занять много времени, но поможет вам в будущем. Можно использовать заранее размеченные музыкальные треки, чтобы ваша модель могла научиться определять особенности переходов между композициями.
Оптимизация запросов
Чтобы снизить количество запросов к API, рассмотрите возможность кеширования результатов. Если определённый трек уже был распознан, вы можете сохранить название и его продолжительность, чтобы не отправлять повторный запрос на тот же трек.
Заключение
Автоматическая генерация треклиста для музыкальных миксов на YouTube — это задача, которая требует как технических знаний, так и инновационного подхода. Использование API Shazam в сочетании с продуманной стратегией деления микса на сегменты позволит значительно повысить эффективность процесса. Постоянный подход к оптимизации запросов поможет избежать проблем с ограничениями API, а использование методов аудиоанализа может оказаться ключом к автоматизации и упрощению всего процесса.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужна помощь на следующих этапах реализации, не стесняйтесь задавать их. Успехов в вашем проекте!