一个问题是当回答内容比较长（比如问叮当当天的新闻）时，合成语音的耗时会变得很长，给人的感受是叮当的响应很慢。所以我加了个 read_long_content 的选项。...这对于需要远程监控家里的情况的用户而言就非常方便了，比如家里有小孩的情况。 音乐播放 既然是智能音箱，当然少不了播放音乐的功能。所以我额外写了个播放网易云音乐的插件 NetEaseMusic 。...播放 继续 继续音乐的播放 榜单 - 播放推荐榜单 歌单 - 播放用户的歌单（如果有多张，将只播放第一张） 结束播放 退出播放，停止播放 退出音乐播放模式。...比较坑爹的是就在我准备发布叮当的前几天，老的获取音乐地址的方式彻底不能用了，而新的接口批量获取的地址不知道为什么是乱序的，于是我只能在播放每首歌前都调用一下新版的获取地址的 POST 接口，又增加了一点响应时间...下面这段音频是使用叮当控制音乐播放的演示： 播放音乐 (2.3MB) 完成了音乐播放功能后，叮当的好玩程度提高了很多。以前要听歌，至少得把电脑或者手机打开。现在只需要喊一声叫叮当播放歌曲就可以了。
如果没有上一首歌，就跳到列表中最后一首歌 大声点 大点声，大声 调高播放音量 小声点 小点声，小声 降低播放音量 随机播放 - 随机播放列表中的音乐 顺序播放 - 顺序播放列表中的音乐 暂停播放 - 暂停音乐的播放...播放 继续 继续音乐的播放 榜单 - 播放推荐榜单 歌单 - 播放用户的歌单（如果有多张，将只播放第一张） 结束播放 退出播放，停止播放 退出音乐播放模式。...比较坑爹的是就在我准备发布叮当的前几天，老的获取音乐地址的方式彻底不能用了，而新的接口批量获取的地址不知道为什么是乱序的，于是我只能在播放每首歌前都调用一下新版的获取地址的 POST 接口，又增加了一点响应时间...现在只需要喊一声叫叮当播放歌曲就可以了。想换歌、搜索歌曲、调节音量都是说句话就搞定的事情，生活幸福指数大幅提升 ^_^ 。...以 dingdang-robot 为例，其实智能音箱最重要的几个用途：音乐播放、闹钟提醒和智能家电控制只有音乐播放是我在首次发布的时候提供的（因为不能播放在线音乐的智能音箱实在不好意思叫智能音箱）。
一共有17个功能，真的是麻雀虽小五脏俱全，加了很多的功能： 320kbps的高品质音乐 歌曲，艺术家，专辑检索 网易22个歌曲排行榜 网易新碟推荐 网易精选歌单 网易主播电台 私人歌单，每日推荐 随心打碟...本地收藏，随时加❤ 播放进度及播放模式显示 现在播放及桌面歌词显示 歌曲评论显示 一键进入歌曲专辑 定时退出 Vimer式快捷键让操作丝般顺滑 可使用数字快捷键 可使用自定义全局快捷键 作者是一位张同学...1 安装使用 虽然这个是一个命令行版的网易云音乐，但是播放器是不能省的，需要安装一个播放器mpg123,这个库其实就是对MPEG 播放和解码用的，我的是Mac 电脑，所以直接用brew安装。...2 主界面介绍 1).直接在终端敲 musicbox就可以启动了 $ musicbox 2).看一下主界面： 这里罗列了网易云音乐的9大功能，涵盖了我们的PC版本上的大部分功能，比如排行榜，艺术家，还有我喜欢的主播电台...其实非常简单，只要选择对应的歌曲，然后按一下回车键就会播放了。
有很多耳熟能详的歌曲，它的前奏非常长，光良的《第一次》前奏长达45秒，不能跳过前奏就需要在开口唱歌之前酝酿长达45秒的感情，这是一个很尴尬的体验。就是我们第一个版本应该去完善的体验。...大家平时能随口说出来歌曲大概有多少呢？我估计能有两三百个。但每个人的两三百首歌叠加起来就会暴露曲库上的短板。我们发现当曲库里的歌曲比竞争对手少的时候，那用户就会用脚投票。...考虑到这一点，我们在QQ音乐的歌曲播放列表里面，我们加入了一个小话筒，结果发现这个是全民K歌一段时间内主要的用户增长点。 第二个是我们在QQ面板里面加了一个好友最近唱的什么歌。...然后在这个过程中，我们发现好多牛人，比如说在2014年的时候王凯就已经是我们的用户了，在里面唱了两首歌，虽然王凯现在已经没有在全民K歌里面唱歌了，但我们发现王凯对他的粉丝的吸引力是巨大的，一直到现在每天还有好几万的播放量...包括国外的K歌软件也一样，想唱这首歌先付费。所以我们想把我们的模式复制到国外，能够在我们东南亚华人比较多的市场来做一个复制。我们想看看全民歌到底能不能在国际打破国际上的这个商业模式。
我和我的朋友多年来一直在看Phish的演出，就像社区里的许多Phans一样，我们经常在每次演出前玩一个游戏，看看谁能猜出Phish的876首歌曲中哪首会在某个晚上演出。...我们的游戏版本包括:每个人猜测节目的开场，在节目中播放三首歌曲，再唱一首歌曲。考虑到你(在技术上)有大约0.11%的成功几率，如果你的预测中有一个是正确的，那么这通常是一个非常美好的夜晚。...在序列中维护setlist标识符(Set 1, Set 2, Encore，等等)提供了上下文，并将允许模型了解某些歌曲更有可能出现在第二个Set的开头与中间与Encore之间。...如果我们的输入序列只有一个setlist(大约10-20首歌曲)，这是可以的，但是因为我们需要监视和跟踪许多节目的长期依赖关系，所以我们的输入序列长度在50-250首歌曲之间。...我在这里提出的深度学习架构有>300,000个学习参数，这意味着模型很容易从它看到的训练数据“学习太多”，而不能很好地泛化到新数据。
主要观察的内容，就是大脑部分区域在听到一些独属于音乐的东西后所产生的电极活动，然后看看通过这些记录下来的电极活动能不能复现出他们在听什么音乐。...而这首歌曲也是科学家们第一个通过大脑电极活动重建歌曲成功的案例。 结果表明，通过对脑电波的记录和破解，是可以捕捉到一些音乐元素以及音节的。...但是，对于那些得了中风，或者瘫痪，导致交流困难的人来说，这种从大脑表层电极活动进行的复现，可以帮助他们重现乐曲的音乐性。 显然，这比之前那种机器人式的、语调呆呆的复现要好得多。...图D是A中一小段（10秒）歌曲播放的放大的听觉频谱图以及电极神经活动图。我们可以发现，HFA的时间点与频谱图中每个标出来的矩形的右侧红色线条对上了。...例如，使用长度69秒（百分比为36.1%）的数据可以获得90%的最佳性能（最佳性能即为使用整首歌190.72秒的的长度得出）。
一张关于虾米音乐的代码截图引发网友热议。原来，在虾米音乐MAC客户端的代码注释里，把活动赠送的VIP会员注释为“穷逼VIP（活动送的那种）”，这让刚刚领了免费会员的用户“吓”得不轻。...但现在看来，这个玩笑不仅一点儿都不好笑，还平白无故给自己添堵，拉虾米音乐下了水……有点亏。 那么问题来了，说用户是“穷逼VIP”我们忍了，但……虾米音乐，你们的用户体验做得怎么样了？...2.随机点开一首歌曲，发现PC端居然没有桌面歌词功能……桌面歌词难道不该是音乐软件的标配么？另外，播放按钮只能用鼠标控制，空格键在这里是行不通的。...3.PC端不能直接导入本地音乐，而且也不能作为本地音乐播放器，只能听客户端内的音乐。 4.移动端点开首页推荐的歌单，发现歌单内每首歌曲的下方都有一长段文字，是上传者对歌曲的推荐和介绍词。...但现在“穷逼VIP”风波已出，尽管程序员已现身道歉，并表示自己已离职虾米一个多月，没想到会给前公司带来如此伤害，但这场风波的后“后遗症”还得虾米音乐自己来承受，必须走上一条难熬的重塑产品形象之路。
难道是我正巧赶上了他们内部修改源代码的节点嘛？无从查证。 2.两天前还在显示的歌曲详情（播放量和收藏量），今天一看全都变成0了，每首歌都这样。我让别的朋友用其他电脑查看，也是没信息的。...截止目前在虾米音乐平台关于五月天的一共有50张专辑，其中“正正经经”的专辑有9张（“录音室专辑”），“单曲”类专辑有20张，歌曲数量在1到6首不等。...再看到发布时间的月份，4张专辑都是在7月份，其余的分布在10月、11月和12月，这…...难道是某种症（拖延症？）的体现？...这565首歌中，时长最短的是《轻功（京片子版）》，只有25秒。但是不管怎么样，也是李大哥的《贝贝》的6倍多了（逃）。 最长的是《出头天/憨人（live）》，有12分20秒。...在这177首歌里面，主唱阿信参加了139次作词、100次作曲，我说一句阿信是创作小王子没人反对吧！
所以我开始在两张榜单中搜索部分匹配的歌曲，只要这首歌曲名和歌手名的所有单词都能被另一张榜单的某一项包含即可。这种方法帮助我又匹配了10%的歌曲。 随后是不好判断的部分。...起初，我用歌曲在TOP 40榜单的最高排名生成圈圈的大小，用他们在TOP 2000的排名来分配颜色。但是，却生成了大量几乎相同大小的浅灰色圆圈（请看下图），这看起来并不是很漂亮。...几周前，我曾经看到过teamLAB（日本科技艺术团体）的水晶宇宙（Crystal Universe），被其美景所震撼！ 所以我也想在12月份也做出类似的效果图。...是的，有了这些线段，我现在可以把一行的模式/难度层级与另一行区别开来。但是这并没有给我带来什么好处，这些步调太过分散，我无法在一个屏幕上看到整首歌曲，并判断其中是否存在什么令人感兴趣的规律。...因为我这个月已经落后太多太多，完全没有任何时间，所以我直接拿Issac的暴力算法，用于DDR步调的编程: （上图为改写过的螺旋线编码） 随后，我为每一首歌曲都加了图例和过滤器（filter）（最早我把图例放在最上方的图片顶部
，我们想要实现一个人，所有人一起点歌，然后一起按顺序播放的功能，大家进入聊天室听到的都是一个相同时间的歌曲，对于这个功能，客户端只需要两件事情， 前端思路 知道现在在播放什么歌曲，歌曲的资源地址是什么。...，是不能自动播放音乐的autopalay也不会生效，需要和用户有交互才能播放，所以在进入房间前，有弹窗让用户确认，实现进入房间就会播放的功能。...播放歌曲的时间是有服务端控制的什么时候自动切换歌曲也是，所以服务端需要知道歌曲什么时间该切换，同时保证歌曲一直有，那么我们需要的是，项目启动的时候就开始播放音乐，如何操作呢，其实就是随机从数据库拿到一首歌曲...就是一首歌的时间呢，在拿到歌曲信息的时候也知道了歌曲时间，只要设置一个定时器，在歌曲时间这么多秒后执行切歌的方法就好了呀，同时，在切换的时候再次更新时间戳，我们就实现了一个自动切歌的功能了 当然，我们还需要用户点歌操作...，这个时候，自动切歌就不会去数据库读取了，大致流程是，查看队列有没有用户点的歌曲，没有在数据库随机获取一个，有的话拿到队列第一首歌曲，然后切歌，再移除掉队列的歌曲，就实现了点歌自动播放了。
所以，这里力图用简单的例子，让你对多线程有个初步的认识。 单线程 在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。 （好吧！...，通过for循环来控制音乐的播放了两次，每首音乐播放需要1秒钟，sleep()来控制音乐播放的时长。...在整个休闲娱乐活动结束后，我通过 print "all over %s" %ctime() 看了一下当前时间，差不多该睡觉了。...join（）的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。 注意: join()方法的位置是在for循环外的，也就是说必须等待for循环里的两个进程都结束后，才去执行主进程。...虽然music每首歌曲从1秒延长到了4 ，但通多程线的方式运行脚本，总的时间没变化。 本文从感性上让你快速理解python多线程的使用，更详细的使用请参考其它文档或资料。
单线程 在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。 （好吧！我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用。...，通过for循环来控制音乐的播放了两次，每首音乐播放需要1秒钟，sleep()来控制音乐播放的时长。...在整个休闲娱乐活动结束后，我通过 print "all over %s" %ctime() 看了一下当前时间，差不多该睡觉了。...join（）的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。 注意: join()方法的位置是在for循环外的，也就是说必须等待for循环里的两个进程都结束后，才去执行主进程。...虽然music每首歌曲从1秒延长到了4 ，但通多程线的方式运行脚本，总的时间没变化。
每周一，超过1亿的Spotify用户都会发现有一张全新的播放列表在等待着他们。歌单里的30首歌，你完全没有听过，但是很可能会非常喜欢。...事实证明，并不是只有我对“Discover Weekly”着迷 – 整个用户群都为之疯狂。这甚至使得Spotify彻底重新考虑其发展重心，将更多资源投入到基于算法的播放列表中。...这其中包括许多播放数据，首当其冲的是播放次数（stream counts），也包括这首歌是否被添加到歌单，或者用户是否有访问歌手的页面等等。 那但协同过滤在哪里呢？...但是实际上这个模型还有另一个目的：不同于前两个模型，原始音频可以把新歌考虑进去。 比如说，你有个创作型歌手朋友在Spotify上传了一首新歌。也许它只有50个播放量，所以没有其他的听众协同过滤它。...但好在还有原始音频模型，它不会在意一首歌是新歌还是热门歌曲。所以在它的帮助下，你朋友的歌曲可能会和其他流行歌曲一起出现在“Discover Weekly”的播放列表中！
本文作者也是 Spotify 的重度用户，对于 Discover Weekly 更是青睐有加。这一功能让我感觉到神奇，它的音乐品位超过了我所认识的任何人。...事实证明，沉迷 Discover Weekly 的并不只是我一个人，现在 Spotify 已经开始转变思路，试图在基于算法的歌曲推荐方面投入更大精力了。 ?...通过让听完音乐的用户为每首歌打上标签，Pandora 可以简单地通过筛选标签的方式来制作播放列表。...举个例子，你的音乐人朋友在 Spotify 上发布了新歌——他/她可能只有 50 个听众——这意味着几乎不会有人会对新歌进行协同过滤，由于作者不太知名，网络上也没有人讨论它，所以 NLP 模型也不会抓取到信息...所以，现在的问题是「how」——我们如何通过音频来分析音乐的风格？这似乎是抽象的。 使用卷积神经网络！ 卷积神经网络是面部识别系统经常会用到的技术。在 Spotify 上，它被用于处理音频而不是像素。
③ 增加动画 那么现在启动页和白屏就搞定了，我也不想让我的启动页这么枯燥，所以我要加一个动画的效果进去。首先进入activity_splash.xml。里面的代码如下： 我在布局中放了一个相对布局，里面有两个TextView，第二个盖住了第一个。第二个是黑色背景黑色文字，但是它的宽高和第一个TextView是一样的。...④ 定位当前播放歌曲 常规的我们播放音乐列表里面点击一首歌进行播放，然后这个时候会上下滑动列表，然后就会显现一个定位按钮，点击之后定位到当前播放的这首歌的位置。这在实际中是很常用的，不是吗！...首先进入activity_local_music.xml，然后给之前扫描音乐的按钮增加一个id并修改点击按钮所触发的方法。 ? 然后在创建一个location_music.xml。...当页面有歌曲播放时，滑动列表会显示定位按钮，停止2s后会隐藏定位按钮，下面就是要在点击定位按钮时，定位到当前播放歌曲，虽然目前还没有播放过歌曲。只是一个选中位置。
现在，每个月都有超过7亿的歌曲播放。这也意味着，所有这些流媒产生的数据量被证明是一种宝贵的训练集，我们可以用它来教授机器学习模型，以更好地理解用户的口味，并改进我们的音乐推荐。...因此，如果一组用户喜欢的大部分歌曲相同，我们可以推断出，这些用户在音乐中有着非常相似的品味，他们所听的歌曲是相似的。...因此，他们可能会告诉我们，喜欢歌曲A的用户也可能喜欢歌曲B，但他们是否会在相同的播放列表或电台中收听呢?因此，我们不仅可以看到用户在他们的一生中所听的歌曲，还可以看到他们在什么背景下播放这些歌曲。...所以我们打算用Word2vec模型，它不仅能捕捉到相似的人们通常感兴趣的歌曲，还能捕捉到在非常相似的背景下，人们经常听到的歌曲。 Word2vec是什么?...我们所能做的就是让这些向量对应这三首歌中的每一个，并把它们平均起来，找到一个与这三首歌的距离相等的点。
假如有两首歌曲在空间上临近，它们很可能是相似的。如果一首歌曲距离一个听众很近，这首歌对他可能就是一个好推荐（如果他还没有听过这首歌）。...在最后卷积层的后面，我增加了一个全局时域池化层（global temporal pooling layer）。这一层覆盖整个时间轴，有效地计算时域学习特征的统计值。...我现在使用的数据集是从Spotify保存的一百万条最流行曲目中截取的30秒长的梅尔声谱。我使用了大约一半曲目用做训练（0.5M），大约5000条做在线验证，其余的用做测试。...注意这个编号是任意的，因为过滤器没有排序。 通过查找在分析的30秒内对给定过滤器最大激活的歌曲，得到了这四个播放列表。...这意味着在这些播放表中，涉及的过滤器在分析的30秒钟内一直有效（也就是， 它不会只是一个‘峰值’）。这对于检测和声模式更加有用。
以QQ音乐为例，我们提取了听歌过程中的卡顿几率，听歌开始前的缓冲等待时长，下载歌曲速度，听歌下载错误率四个体验指标以后，按优先级排序，依次赋予的权重值是40%, 25%, 20%, 15%。...在实现了这样的缓存策略以后，用户听歌命中首片数据缓存的比例从85%提升到了95%,极大地增加了一点即听的概率，提升了“别让我等”的体验。...3 尽量预测用户的行为并预先获取数据 让用户感觉到有"秒听"“秒传”快感的秘诀在于预先行动。 首先，可以通过预加载下一首歌曲来减少切歌时的停顿时间。大部分用户都是以可以预测的听歌顺序来听歌的。...对于顺序播放和单曲循环固然是知道下一首歌的播放序号；即使对于随机播放模式，我们也可以通过事先生成好随机数队列来得到一下首歌的播放序号。...这样在当前播放歌曲缓冲完毕之后，我们就开始缓冲下一首歌曲的首片数据。当切换到下一首歌时，用户几乎不会感觉到停顿。 其次，可以预先建立一条到服务器的连接来减少不可预知的切歌带来的重新建立连接时间。
例如，你的歌手-作曲家朋友在Spotify上传了一首歌曲，但可能只有50个听众，所以很少有其他听众通过协同过滤算法发现它。它也没有在互联网上的任何地方被提到，所以NLP模型也不会接受它。...幸运的是，原始音频模型并不会在意一首歌到底是新的曲目还是流行的曲目，所以在这个算法的帮助下，你朋友的歌曲就可以和其他流行歌曲一起被选择出现在Discover Weekly的播放列表里！...好，解决了为什么的问题，现在我们来探究一下它的原理——我们如何分析原始的音频数据，这似乎听起来很抽象。 方法就是卷积神经网络！ 卷积神经网络就是面部识别背后的支撑技术。...在处理之后，神经网络会输出对歌曲的分析结果，包括像估计的拍子记号，调，模式，速度和响度等特征。以下是Daft Punk乐队的作品“Around the World”30秒摘录的数据。...我希望这篇文章提供的信息量可以足够丰富，并且我的介绍可以激起你的好奇心。现在，我要去看自己的“每周发现”啦~，找到我最喜爱的音乐，了解并体会这些场景下用到的所有和机器学习有关的知识。
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