Hispanopedia WikiUn buscador de audio es un motor de búsqueda web que rastrea la web en busca de contenido de audio . La información puede consistir en páginas web, imágenes, archivos de audio u otro tipo de documento. Existen diversas técnicas para investigar en estos buscadores.
Tipos de búsqueda
Búsqueda de audio a partir de texto
El texto introducido por el usuario en la barra de búsqueda se compara con la base de datos del motor de búsqueda .
Los resultados coincidentes van acompañados de una breve descripción del archivo de audio y sus características, como la frecuencia de muestreo , la tasa de bits , el tipo de archivo, la duración o el tipo de codificación. El usuario tiene la opción de descargar los archivos resultantes.
Búsqueda de audio desde la imagen
El sistema Query by Example (QBE) es un algoritmo de búsqueda que utiliza la recuperación de imágenes basada en contenido (CBIR).
Las palabras clave se generan a partir de la imagen analizada. Estas palabras clave se utilizan para buscar archivos de audio en la base de datos.
Los resultados de la búsqueda se muestran según las preferencias del usuario en cuanto al tipo de archivo ( wav , mp3 , aiff …) u otras características.
Búsqueda de audio desde audio
En la búsqueda de audio , el usuario debe reproducir una canción con un reproductor de música, cantando o tarareando frente al micrófono del ordenador. A continuación, se obtiene un patrón de sonido a partir de la forma de onda del audio y una representación de frecuencia a partir de su transformada de Fourier . Este patrón se compara con los patrones correspondientes a la forma de onda y la transformada de Fourier de los archivos de audio de la base de datos. Todos los archivos de audio de la base de datos cuyos patrones sean similares al patrón buscado se mostrarán como resultados de la búsqueda.
Diseño y algoritmos
La búsqueda de audio ha evolucionado gradualmente a través de diversos formatos básicos que existen actualmente y que utilizan palabras clave . Estas palabras clave se encuentran en el título del archivo multimedia, en cualquier texto adjunto y en las páginas web vinculadas al contenido, y también son definidas por los autores y usuarios de los recursos de vídeo alojados.
Algunos buscadores pueden buscar en grabaciones de voz, como podcasts, aunque esto puede resultar difícil si hay ruido de fondo. Cada idioma tiene alrededor de 40 fonemas, y en total, unos 400 en todas las lenguas habladas. En lugar de aplicar un algoritmo de búsqueda de texto tras la conversión de voz a texto, algunos buscadores utilizan un algoritmo de búsqueda fonética para encontrar resultados dentro de la palabra hablada. Otros funcionan escuchando el podcast completo y creando una transcripción de texto.
Aplicaciones como Munax utilizan varios algoritmos de clasificación independientes que, junto con el índice invertido y cientos de parámetros de búsqueda, generan la clasificación final de cada documento. También como Shazam, que funciona analizando el sonido capturado y buscando una coincidencia basada en una huella acústica en una base de datos de más de 11 millones de canciones. Shazam identifica canciones basándose en una huella de audio basada en un gráfico tiempo-frecuencia llamado espectrograma . Shazam almacena un catálogo de huellas de audio en una base de datos. El usuario etiqueta una canción durante 10 segundos y la aplicación crea una huella de audio. Una vez creada la huella del audio, Shazam comienza la búsqueda de coincidencias en la base de datos. Si hay una coincidencia, devuelve la información al usuario; de lo contrario, devuelve un diálogo de "canción desconocida". Shazam puede identificar música pregrabada que se emite desde cualquier fuente, como una radio, televisión, cine o música en un club, siempre que el nivel de ruido de fondo no sea lo suficientemente alto como para impedir la toma de una huella acústica y que la canción esté presente en la base de datos del software.
Motores destacados
Búsqueda de audio profunda
- Picsearch Audio Search había estado licenciado a portales de búsqueda desde 2006. Picsearch era un proveedor de tecnología de búsqueda que ofrecía búsqueda de imágenes, vídeo y audio para más de 100 de los principales motores de búsqueda del mundo. El servicio Picsearch cesó sus operaciones en 2022. [ 1 ]
Para teléfonos inteligentes
- SoundHound (antes conocida como Midomi ) es un software y una empresa (ambos con el mismo nombre) que permite a los usuarios encontrar resultados mediante audio. Sus funciones incluyen un servicio de inteligencia artificial basado en audio y servicios para encontrar canciones y detalles sobre ellas cantándolas , tarareándolas o grabándolas.
- Shazam es una aplicación para smartphone o Mac conocida principalmente por su capacidad de identificar música. Utiliza el micrófono integrado para capturar una breve muestra del audio que se está reproduciendo. A partir de esta muestra, crea una huella acústica y la compara con una base de datos central para encontrar una coincidencia. Si encuentra una coincidencia, envía al usuario información como el artista, el título de la canción y el álbum.
- Doreso identifica una canción tarareando o cantando la melodía con un micrófono, o introduciendo directamente el nombre de la canción o del cantante. La aplicación proporciona información sobre el título de la canción, su intérprete y permite comprarla.
- Munax (ya desaparecida) fue una empresa que lanzó su primer motor de búsqueda de contenido multimedia en 2005. Su motor de búsqueda multimedia PlayAudioVideo , creado en julio de 2007, fue el primer motor de búsqueda específico para multimedia, ya que permitía buscar imágenes, vídeos y audio en la web en un mismo buscador, y previsualizarlos en la misma página. Munax cerró sus puertas posteriormente.
Véase también
Referencias
- ↑ "Picsearch" . www.picsearch.com . Consultado el 5 de diciembre de 2024 .
- motores de búsqueda de música
- Software de audio
