Nel prossimo articolo daremo un'occhiata a Music Radar. Questo è una piccola applicazione per il riconoscimento della musica che possiamo trovare disponibile per Ubuntu come pacchetto snap. Con esso possiamo registrare musica dal nostro microfono o sistema e con questa registrazione l'applicazione identificherà la musica che viene riprodotta. Identificazione del titolo del brano, artista, album, copertina dell'album, ecc.
Oggi, Shazam è forse l'applicazione di riferimento per l'identificazione musicale. Shazam funziona analizzando il suono catturato e trovando una corrispondenza basata su un'impronta digitale acustica in un database di milioni di canzoni. Questo software è sviluppato da Apple e non riusciamo a trovarlo disponibile per Gnu/Linux. Ma grazie agli sviluppatori open source, possiamo trovare creazioni che cercano di compensare questa assenza nel catalogo del software. Tra questi avremo opzioni che svolgono un compito simile, come nel caso di Music Radar.
Per utilizzare questo programma senza limitazioni avremo bisogno di un token AudDas Music Radar utilizza le API AudD per riconoscere la musica. Il suo database contiene 60 milioni di tracce. Se non utilizziamo un token, avremo a nostra disposizione un numero limitato di ricerche nel database al giorno. Come si può vedere nello screenshot precedente, nella configurazione del programma troveremo un collegamento al suo sito Web, dal quale possiamo ottenere il token necessario per poter utilizzare il programma senza restrizioni.
Caratteristiche generali di Music Radar
- Questo è un programma di riconoscimento musicale open source, che fornisce una funzione simile a quella offerta da Shazam. Il programma è scritto in C++.
- I nostri permetterà di identificare il titolo della canzone, l'artista, gli album, la copertina dell'album, ecc..
- Possiamo registra dal microfono o audio da altre app nel nostro sistema.
- Il programma manterrà la storia di ciò che identifica.
- Anche noi ti permetterà di riprodurre un'anteprima del brano identificato, cercarlo su YouTube o aprirlo direttamente su Spotify.
- Questo programma include supporto per temi scuri.
- Music Radar è un semplice programma che funziona con un'interfaccia pulita e ordinata.
- Per poter utilizzare questo programma senza limitazioni giornaliere, come ho indicato sopra le righe, è richiesto un token AudD poiché Music Radar utilizza le API AudD per riconoscere la musica.
- Per impostazione predefinita, il programma acquisisce 10 secondi di audio, quindi accedere al database AudD e riconoscere la canzone che è stata catturata.
Queste sono solo alcune delle funzionalità offerte da questo programma. Loro possono consultarli tutti in dettaglio dal repository GitHub del progetto.
Installa radar musicale
Questo programma, in Ubuntu saremo in grado di installa usando il pacchetto snap che possiamo trovare in Snapcraft. Per installarlo nel nostro sistema, è solo necessario aprire un terminale (Ctrl + Alt + T) ed eseguire il comando al suo interno:
sudo snap install music-radar
Dopo aver installato il pacchetto snap, possiamo avviare il programma cercando il suo lanciatore corrispondente nel nostro team. Inoltre, un'altra possibilità per avviare questo programma è digitando nel terminale:
music-radar
disinstallazione
a disinstalla questo programma installato tramite Snap, è solo necessario aprire un terminale (Ctrl + Alt + T) ed eseguire il comando in esso:
sudo snap remove music-radar
MusicRadar è una piccola applicazione di riconoscimento musicale per desktop Linux, che ci permetterà di registrare musica dal nostro microfono o sistema per identificare la canzone che è stata catturata. Questa non è l'unica applicazione per il riconoscimento musicale che possiamo trovare disponibile per Gnu/Linux. mousai o CanzoneRec sono altre buone opzioni che gli utenti hanno a disposizione, e quindi avere a disposizione diverse possibilità per poter utilizzare quella più adatta alle nostre esigenze.
Gli utenti che vogliono saperne di più su questo progetto, possono consultare le informazioni pubblicate nel repository GitHub del progetto.