Hoe werkt Shazam? Dit is een vraag die bij ons opkwam, nadat wij beiden wel eens een muzieknummer hadden gezongen voor Shazam, maar Shazam het muzieknummer vervolgens niet herkende. Shazam geeft dan als antwoord: "We konden geen resultaat vinden. Shazam herkent zingen of neuriën niet" (Shazam). Het ligt niet aan de manier waarop wij zingen dat de app het muzieknummer niet herkent, maar we vragen ons af hoe de app dan wel werkt. Op deze pagina gaan we hier verder op in.

           

Op de about pagina van Shazam wordt er in het kort uitleg gegeven over hoe de app werkt. Hier volgt een korte uitleg: Wanneer je bijvoorbeeld in een winkel bent en je een leuk muzieknummer hoort, open je de app en druk je op de knop. Vervolgens wordt er door Shazam een digitale fingerprint gecreëerd. Met deze fingerprint wordt er gezocht naar een match in haar database van miljoenen muzieknummers. Hierna geeft Shazam de titel van het muzieknummer, de naam van de artiest en informatie zoals de songtekst, video, biografie van de artiest, concerttickets en aanbevelingen van andere muzieknummers. Ook kan je luisteren naar het muzieknummer (Shazam). Hier komen twee elementen naar voren die erg belangrijk zijn voor ons onderzoek, namelijk de werking van Shazam en op welke manier zij zich voordoen als muziek- aanbevelingssysteem. Hier gaan we later verder op in. We gaan nu in op de technische kant van Shazam. We gebruiken hiervoor het patent "Systems and Methods for Recognizing Sound and Music Signals in High Noise and Distortion" van Avery Wang en Julius O. Smith III. We gaan er niet al te diep op in, maar willen enkel een beeld geven van de manier waarop de software werkt bij het detecteren van muziek. Hierbij geven wij een korte beschrijving van het matchen van data en hoe dit in zijn werk gaat.

 

Shazam heeft een software ontwikkeld die muziek herkent. De makers van Shazam hebben als doel dat de software ook muziek herkent wanneer er sprake is van ruis of vervorming. Om muziek te kunnen herkennen, heeft Shazam een database van miljoenen nummers van artiesten en televisieshows opgebouwd. De database bestaat uit audiosamples en die audiosamples bevatten meerdere fingerprints en landmarks (herkenningspunten) (Wang en Julius O. Smith III 2). De landmarks en fingerprints kunnen zich op elk moment van de audiosample bevinden. Nadat Shazam de opdracht heeft gekregen om te luisteren naar een muzieknummer, worden de fingerprints uit dat muzieknummer gematched met de fingerprints en landmarks van de audiosample uit de database. Volgens Wang en Julius O. Smith III hebben alle muzieknummers fingerprints en worden de exogene muzieknummers op dezelfde wijze door de software geanalyseerd als de audiosamples uit de database (3).  Nadat er een match gevonden is, geeft Shazam informatie over het muzieknummer en de artiest. Ook geeft Shazam- zoals eerder aangegeven-andere informatie aan de gebruiker. Het fungeert namelijk ook als een muziek- aanbevelingssysteem. Hierbij speelt algoritme een rol. Hoe dit bij muziek-aanbevelingssystemen zoals Shazam van belang is, zal op de pagina over muziek-aanbevelingssystemen aan bod komen. Ook zal dit in de analyse van Shazam als muziek-aanbevelingssysteem verduidelijkt worden.

 

 Flowchart: Hoe Shazam werkt vanuit het perspectief van de gebruiker.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Flowchart: Hoe Shazam werkt als software (beknopt)