不知道大家有沒有遇到這樣一種情況，看綜藝時，突然聽到一首很好聽的歌曲，但是就是不知道歌名，在心裏急得呀。
每每遇到這種情況，對於“聽歌識曲”這個功能，黑馬都很想給個大大的贊。自2013年QQ音樂率先推出“聽歌識曲”的功能後，聽歌識曲技術迅速在各大音樂App中普及，現在這個功能是離不開了。
但是，如果遇到一些酒吧彈唱、演唱會現場、直播即興演唱等翻唱識別之時，黑馬多年來遇到的音樂App中，基本沒有能夠識別出來的。
所以，黑馬就來測試一下當下主流的音樂App，在2020年的當下，這些音樂App的聽歌識曲技術是否有所進步？誰的聽歌識曲能力最強？
我們以QQ音樂、網易雲音樂、咪咕音樂和蝦米音樂這四款當下最主流的音樂App為例，分別從翻唱識別、識別準確性、識別速度等幾個日常最常碰到的識別場景來測試。
到底誰才是音樂App識別王者？
首先是翻唱識別，為什麼先測試這個功能？因為現在對於翻唱識別的需求很大。
現在，誰還不會看個直播，能夠識別主播即興演唱的歌曲，很有必要。更別説平時我們在路邊聽到的歌曲、在酒吧聽到的彈唱或者是綜藝節目中的即興演唱，而這些沒有經過檢錄的翻唱歌曲，一般的聽歌識曲技術是識別不了的，這時候翻唱識別功能一定會用到。
時至今日，黑馬認為翻唱識別功能應該成為每個音樂App聽歌識曲必備的技術。
但是在這一輪測試下來，黑馬只能用一個詞形容：慘不忍睹，幾乎全軍覆沒，只剩下QQ音樂可以識別。
黑馬測試了直播演唱識別場景：
綜藝節目嘉賓的演唱識別：
短視頻歌曲翻唱識別：
這些場景中，全部都只有QQ音樂能夠翻唱識別，所幸，識別速度還挺快，多少給音樂App爭了點面子。
要知道早在2013年的時候，就有網友提出過想要翻唱識別的功能，現在已經2020年了，也才只有QQ音樂加入了這個功能，實在不應該。
黑馬想説，有時候路邊的街頭歌手唱的歌，也挺好聽的，他們值得音樂類App加入翻唱識別功能。
接下來是識別的準確性，沒有翻唱識別這一剛需功能，起碼的識別準確性要保證吧？
為了保證測試結果的公平，黑馬從QQ音樂熱歌榜、網易雲音樂熱歌榜、咪咕音樂新歌熱歌榜、蝦米音樂熱歌榜中，去掉重複的歌曲，抽取了《晴天》、《生而為人》、《想起了你》、《入海》等四大平台上熱門的50首歌曲。
在黑馬的測試中，這四款App的識別準確率為：QQ音樂（100%） > 網易雲音樂（96%） > 蝦米音樂（74%） > 咪咕音樂（0%）。
QQ音樂和網易雲音樂的識別準確性基本是同一水平，引領第一陣營。蝦米音樂則要差一些，共有13首音樂沒有識別出來，並且識別速度上也偏慢了一些。最為奇怪的是，咪咕音樂竟然一首歌都沒有識別出來。
起初黑馬以為是曲庫不全的緣故，導致識別率過低，但是在換成咪咕音樂App放的歌曲測試中，一樣識別不了。
後來以為是安卓版的App或許出現了點BUG，但是在更換成 iPhone 8 Plus 測試後，一樣識別不出歌曲。
詢問客服，原因也未可知，難道是工程師懶得維護？
測試榜單結果如下：
最後我們再來看看識別速度，如果説識別的準確率決定了聽歌識曲的可用度，那麼識別速度可以説是影響了聽歌識曲的體驗，到底誰更快？
黑馬挑選了《七里香》、《那些你很冒險的夢》、《年少有為》等15首都可以成功識別的歌曲來測試。
測試結果如下，QQ音樂（4.53s）< 網易雲音樂（4.87s） < 蝦米音樂（7.27s）。
從結果來看，QQ音樂和網易雲音樂耗時最短，依舊處於第一梯隊，其中QQ音樂的耗時稍短於網易雲音樂。
蝦米音樂排第三，至於咪咕音樂，在上一輪測試中已經出局。
需要提醒的是，以上的測試都是從歌曲的開始時間測試的，如果直接從歌曲中間的人聲測試，其識別速度還會更快，而以上的測試結果也僅能反映出在黑馬的這個測試環境中的結果，實際中不同的環境和場景會有細微區別。
測試榜單如下：
在以上的測試環節中，大家應該也知道聽歌識曲王者是誰了吧？
在識別率和識別速度上，QQ音樂和網易雲音樂基本不相上下，但是QQ音樂在翻唱識別上具備絕對優勢。另外，黑馬在測試中發現一個問題，網易雲音樂的曲庫有些少了，有些歌曲即使識別到了歌名，但是因為沒有版權而聽不了，QQ音樂則沒有出現這個問題。
至於蝦米音樂和咪咕音樂，就中規中矩了。
説到這，為什麼QQ音樂在聽歌識別上能做的更好？一般人看熱鬧，而黑馬由於太閒了則對其原因更感興趣。
這一探究，發現QQ音樂的確有點門道。
其採用了一個名為Landmark的指紋算法，能夠有效的增加抗噪聲處理，提高識別速度。
為避免有的小夥伴疑惑，這裏黑馬解釋一下，這裏的指紋算法不是我們習以為常的指紋，而是指音頻指紋。
這也很好理解，就像指紋是每個人獨一無二的特徵一樣，所謂的歌曲也有一個“指紋”，這個“指紋”是最能表現出一首歌的特徵的數據，通過識別這個音頻指紋，就可以識別出歌曲來，這也是目前聽歌識曲的技術原理。
這個算法有多牛逼？簡單説，QQ音樂憑藉着這個音頻指紋(Audio Fingerprinting)技術榮獲MIREX2019世界冠軍。
這個MIREX含金量也不低，是國際音頻檢索領域的頂尖賽事，能在這個賽事上獲得冠軍，相當於聽歌識曲技術得到了業界的高度認可。
有了這個算法，再加上哈希表和倒排索引，以及QQ音樂本身豐富的曲庫、用户量和分析樣本量，其聽歌識曲速度自然就快了。
等等，這個哈希表和倒排索引又是什麼東西？要解釋起來，又是一篇長篇大論，只需要知道的是可以提高歌曲的識別效率就足夠了，這也是為啥QQ音樂的聽歌識曲耗時比同類產品短的原因。
但是黑馬發現，QQ音樂真正厲害的在於翻唱識別功能，作為首個在音樂App中加入的功能，這個翻唱識別技術是怎麼實現的？
解釋起來也是一大篇論斷，也很難解釋，因為目前在音樂類的App中，只有QQ音樂具備翻唱識別功能，還沒有一個成熟的商用方案。
這裏就簡單解釋一下，翻唱識別技術是一種介於音頻指紋和流派分類的一個基於音頻內容的音樂檢索技術。
音頻指紋我們已經解釋過了，如果要通過音頻指紋系統識別到一首被人翻唱的歌曲，那麼檢索庫中必須有這首翻唱歌曲，否則聽歌識曲技術舊識別不出來。
（8種翻唱類型的組合）
這也是為什麼翻唱版本的歌曲不能被其他音樂App識別到的原因，因為檢索庫中缺少了翻唱版本。
因此翻唱識別技術的檢索算法中，會比音頻指紋模糊，但是又不能太過於模糊，否則音頻特徵識別不到，還必須要知道這首歌曲的大概類別，因此要比流派、歌手分類檢索要嚴格。
再通過一些特徵提取、提取特徵後的處理以及距離計算等算法來檢索翻唱識別的歌曲。
總之，我們只需要知道的是翻唱識別技術，可以讓聽歌識曲的檢索範圍更大，同時在很多的生活使用場景中也的確需要翻唱識別技術。
其他的音樂App，這個功能趕緊跟進吧。
在以上的測試環節中，QQ音樂的聽歌識曲技術的體驗是最好的，準確度、識別速度以及識別範圍都有着優勢。
這種優勢來源於QQ音樂把聽歌識曲技術從精準識別拓展到了模糊識別，直接拓寬了識別範圍和精度。
畢竟生活中給我們帶來感動的，可能是我們正在聽的一首完整的歌曲，也或許是我們不經意間聽到的一兩句歌詞，河邊的街頭歌手的演唱、現場演唱會的激情、甚至旁人的隨口吟唱……
從那不經意的歌詞中，獲取我們想要的音樂，這才是聽歌識曲技術的意義。歸根結底，聽歌識曲技術只是一種手段，能為我們留住美好音樂才是其價值所在。
音樂，打通着人類的情感，聽歌識曲，讓每首音樂都擁有名字。