Как Shazam находит песни по короткому отрывку: простым языком о сложной магии
Shazam — штука почти волшебная. Ты стоишь в магазине, в такси, в кафе — играет какая-то мелодия, цепляет, но ты вообще не понимаешь, кто её поёт. Открываешь приложение, жмёшь кнопку, и через пару секунд получаешь точное название. Даже если в помещении шум, музыка тихая, а в песне звучит всего пять секунд припева.
Но никакой мистики тут нет. За этой «магией» стоит очень упрямый математический метод, который умудряется превращать звук в цифровой «отпечаток». И вот как это работает.
Музыка превращается в картинку
Для начала Shazam не слушает песню так, как слушаем её мы. Он превращает звук в набор частот — по сути, в визуальную карту, где видно, какие частоты звучат громче, какие тише и как они изменяются по времени.
Представь тепловизор, только вместо тепла — музыка.
Этот процесс называется спектрографией. Приложение разбивает звук на маленькие фрагменты, анализирует их и находит те частоты, которые «выступают» сильнее других. Это и есть ключевые точки — как будто на карте звука Shazam ставит метки.
«Отпечаток» песни — как у человека
Дальше начинается самое интересное. Вместо того чтобы хранить полноразмерные аудиофайлы, Shazam создаёт что-то вроде отпечатка пальца: компактный набор частотных пиков и их взаимного расположения.
Почему этого достаточно?
Потому что каждая песня уникальна. Даже самые похожие треки отличаются набором пиков, их дальностью, высотой и тем, как они повторяются.
Shazam не сравнивает песню «на слух». Он сравнивает именно отпечаток — лёгкую, быструю цифровую схему, по которой легко сверять миллионы композиций.
Шум ему почти не мешает
Люди часто удивляются: как Shazam работает в баре, где орёт толпа? Или в маршрутке, где визжит тормоз?
Ответ — в том, что приложение анализирует только те частоты, которые стабильно выделяются в композиции. Такие частоты не тонут в шуме. Они как несущая линия, которая остаётся прочной даже в хаосе.
Если шум перекрывает часть трека, приложение просто ловит другие характерные пики — их в любой песне достаточно, чтобы собрать цифровой «портрет».
Секунды — а информации хватает
Человеку кажется, что трёх секунд маловато, чтобы опознать композицию.
Но для Shazam это целая вселенная.
За одну секунду музыка содержит сотни точек данных: частоты, переходы между ними, повторяющиеся шаблоны. Алгоритму не нужно знать весь трек — ему хватит одного яркого «кусочка», где пики звучат так, как в оригинале.
Огромная база и очень умная сверка
В облаках Shazam хранит миллионы отпечатков песен. Когда ты делаешь запрос, приложение отправляет отпечаток твоего фрагмента на сервер, и там начинается сверка.
Но это не простое сравнение «похоже — не похоже». Алгоритм ищет совпадения по ключевым точкам, проверяет их расположение во времени, сверяет расстояния между частотными пиками.
И только если всё совпадает — песня считается найденной.
Почему Shazam иногда ошибается
Ошибки случаются редко, но бывают. Причины обычно такие:
- редкие ремиксы, которых нет в базе;
- живые версии песен;
- высокая компрессия звука, например в TikTok;
- слишком короткие или тихие фрагменты.
Shazam — не гадалка, он работает только с тем, что есть в его базе. Чем популярнее песня, тем точнее результат.
Но почему никто не сделал лучше?
Многие пытались, но Shazam оказался первым, кто отточил технологию до абсолюта. Он научился работать быстро, точно и на слабых устройствах. Сейчас у него такой объём данных и такая скорость сверки, что догнать почти нереально.
По сути, это Google для музыки — и ему почти невозможно конкурировать.
