首頁全面煥新發現你的寶藏音樂
在此次更新中，網易云音樂首頁發現音樂頁全面煥新，在產品特色的“推薦歌單”外，新增“風格推薦”、“場景歌單”、“云村精選”、“大家都在聽”等個性化音樂推薦模塊，在聚焦音樂推薦的同時，以更多元的推薦場景維度，滿足用戶不同的音樂口味。其中，風格推薦、新歌新碟等模塊新增歌曲推薦語形式，用一句話展示歌曲特點，幫助用戶更快了解歌曲內容。
有人知道這是哪部番嗎？」、「求片名，在線等，急！」……在各大貼吧和論壇，這種問題連起來大概可繞地球 42 圈。然而，在不少時候，焦急的等待只能換來一句「你不會百度嗎」和無止境的隊形玩梗，徒增人傷悲。
如果你曾有過這種煩惱，本文將要介紹的 7 個網站或許能助你一臂之力，讓你成為他人眼中無所不知的大佬，從此走上人生巔峰。
Subzin
看到一段熟悉的句子，卻不知出自何方；想給喜歡的臺詞配個圖，又懶得重看整部電影。有了 Subzin，這些都不是問題。你可以直接輸入想查詢的關鍵詞或句子，Subzin 就會告訴你它在哪部電影或電視劇中出現過，簡潔明了。
此外，Subzin 還會給出臺詞出現的時間和上下文語段，你可以用來學習單詞、俚語的具體情景用法，讓自己的英語表達更地道。
Tunefind
看電影或玩游戲時，你或許曾被其中的 BGM 所吸引。要知道它們的名字，必須翻遍整個片尾名單么？Tunefind 給出了更好的解決方案。你可以直接搜索心動的電影、電視節目、游戲或藝人名稱，并獲取對應歌單。Tunefind 提供了 Spotify、Apple Music、YouTube 等主流平臺的跳轉按鈕，并可以直接播放。
trace.moe
trace.moe 是一款識別率驚人的開源動畫搜索引擎，只需一張截圖，就能為你找到其相應出處。在下圖中，我從 B 站隨便截了一張裁剪過的低分辨率劇照，而 trace.moe 不僅正確識別了番名，還告訴我它具體出現在幾分幾秒，再也不用四處求人了。
此外，trace.moe 還提供了官方 Chrome、Firefox 和 Opera 瀏覽器擴展，可以在你右鍵點擊網頁圖片時快速搜索。你也可以直接轉發群聊圖片至 Telegram 機器人，一步獲取番劇名稱。
Google 高級圖書搜索
Google 是個好東西，如果你懂一些搜索語法的話，那就更好了。老生常談的 filetype: 和 site: 等我們暫且不表，今天主要來談談時常被忽略的圖書搜索功能。
Google 圖書搜索 被藏在結果頁的「更多」選項中，索引了大部分正規出版的書籍、雜志、報紙等的摘要。對于已上架 Play Store 的書刊，還提供了全文檢索及部分內容預覽。其語法也十分直觀：intitle: 指定標題所包含內容、inauthor: 指定作者名稱、inpublisher: 指定出版商名稱，你還可以用 isbn: 和 issn: 直接找到相應 ISBN 和 ISSN 編號的圖書。
如果你覺得敲命令太費勁，Google 還提供了直觀的 高級圖書搜索頁面，圖書類別、書寫語言、出版日期都能輕松匹配。
Musixmatch
路上偶遇心動的旋律，你或許會打開網易云聽歌識曲。然而，理想總會撞上無版權的壁壘；對于一些小眾外文歌曲，識別精度也會大大降低。這時，不妨試試 Musixmatch 吧。
Musixmatch 自稱擁有世界上最全面的歌詞庫，涵蓋各語種及流派，你可以直接搜索經過二次翻譯的歌詞，或者使用聽歌識曲功能一步直達。Musixmatch 支持關聯你的 Apple Music 和 Spotify 賬戶，并自動匹配相應歌詞，曲線實現國內音樂 App 的歌詞滾動功能。
識字體網
如果你是一名設計師，可能會為如何找到合適的字體而犯愁。對于網頁上的文字，還能用審查元素大法，但海報圖片就明顯超綱了。這時，不妨試試 識字體網，只需上傳含有文字的圖片，它就能夠智能提取元素，并匹配最相似的字體，還支持一鍵下載使用。
Know Your Meme
恰、nss、您沒電我上門……現代互聯網已然被小圈子黑話所分割，梗的換代速度更是以小時為計量單位。如果說中文梗還能靠高強度刷微博彌補，基數更大的英文世界只會讓偶爾刷推的你一頭霧水。
不過，有同樣困擾的不止你一個，Know Your Meme 就是一部網絡流行梗的百科全書。從明星文化到游戲動漫，它無所不包，助你探究每個梗的起源。
除了基本釋義外，Know Your Meme 還收集了大量相關表情包、GIF 動圖、搞笑視頻等，足以養活一整排微博營銷號，從此斗圖絕不認輸。
iTunes Artwork Finder
制作應用推薦類文章的題圖時，往往會用到所涉及 App 的高清圖標。如果是 macOS 或 Android 應用，大可直接提取包內資源，但撞上 iOS，就心有余而力不足了。
而 iTunes Artwork Finder 這個網站，就可以幫助我們獲取 App Store 應用的高清圖標。你可以選擇任意國家或地區，并通過關鍵詞查詢匹配項目，一鍵批量下載。
此外，你還可以用它找到所有在 iTunes 商店上架的播客、電影、音樂專輯等，把自己的資源添加到 iCloud 音樂資料庫時，可以用這個工具找到的圖片給專輯添加封面，再也不用面對默認封面無所適從了。
The Mac Index
想入手新款 iPad Air 卻囊中羞澀、對 AirPods 2 心心念念又不敢剁手……如果你有這些煩惱，The Mac Index 就能幫到你。它匯集了 iPhone、iPad、Mac 等大部分蘋果產品在全球各區域的官方定價，并標注了當地增值稅的稅率。你可以直接搜索自己心儀的產品，并按價格從低到高排序，據此判斷從何處代購最實惠。
MacRumors Buyer's Guide
MacRumors 是一家專注于蘋果周邊八卦的新聞網站，由其出品的 Buyer's Guide 則整合了各蘋果產品的上市天數、歷史更新周期、最新動態等情報，并據此給出是否值得購買的建議。在使用 The Mac Index 剁手前，先查一下它準沒錯。
Steam Database Sales
「大佬大佬，吃雞啥時候打折呀」、「大佬這游戲 -66% 了能入手不」、「大佬你到底會不會啊」……如果你被諸如此類的問題所包圍，不妨淡淡甩出 Steam Database Sales 的網址，然后繼續 B 站通關《只狼》大業。
Steam Database 是一家第三方 Steam 數據分析網站，你可以用它直觀了解當前在線人數排行、游戲動態圖表及 自己共剁了多少手 等。而其 Sales 頻道則爬取了所有游戲的價格變動情況，并可以按照折扣力度、好評率、價格、結束時間等排序，買得多，賺得更多。
點進游戲詳情后，你可以看到它在全球各區域的當前售價及歷史最低價，從而決定是否值得入手。最下方還提供了價格變動曲線，一目了然。
更多的實用網站推薦，可以閱讀少數派為你精心準備的專題 用這些好網站充實你的收藏夾。
知道大家有沒有遇到這樣一種情況，看綜藝時，突然聽到一首很好聽的歌曲，但是就是不知道歌名，在心里急得呀。
每每遇到這種情況，對于“聽歌識曲”這個功能，黑馬都很想給個大大的贊。自2013年QQ音樂率先推出“聽歌識曲”的功能后，聽歌識曲技術迅速在各大音樂App中普及，現在這個功能是離不開了。
但是，如果遇到一些酒吧彈唱、演唱會現場、直播即興演唱等翻唱識別之時，黑馬多年來遇到的音樂App中，基本沒有能夠識別出來的。
所以，黑馬就來測試一下當下主流的音樂App，在2020年的當下，這些音樂App的聽歌識曲技術是否有所進步？誰的聽歌識曲能力最強？
我們以QQ音樂、網易云音樂、咪咕音樂和蝦米音樂這四款當下最主流的音樂App為例，分別從翻唱識別、識別準確性、識別速度等幾個日常最常碰到的識別場景來測試。
到底誰才是音樂App識別王者？
首先是翻唱識別，為什么先測試這個功能？因為現在對于翻唱識別的需求很大。
現在，誰還不會看個直播，能夠識別主播即興演唱的歌曲，很有必要。更別說平時我們在路邊聽到的歌曲、在酒吧聽到的彈唱或者是綜藝節目中的即興演唱，而這些沒有經過檢錄的翻唱歌曲，一般的聽歌識曲技術是識別不了的，這時候翻唱識別功能一定會用到。
時至今日，黑馬認為翻唱識別功能應該成為每個音樂App聽歌識曲必備的技術。
但是在這一輪測試下來，黑馬只能用一個詞形容：慘不忍睹，幾乎全軍覆沒，只剩下QQ音樂可以識別。
黑馬測試了直播演唱識別場景：
綜藝節目嘉賓的演唱識別：
短視頻歌曲翻唱識別：
這些場景中，全部都只有QQ音樂能夠翻唱識別，所幸，識別速度還挺快，多少給音樂App爭了點面子。
要知道早在2013年的時候，就有網友提出過想要翻唱識別的功能，現在已經2020年了，也才只有QQ音樂加入了這個功能，實在不應該。
黑馬想說，有時候路邊的街頭歌手唱的歌，也挺好聽的，他們值得音樂類App加入翻唱識別功能。
接下來是識別的準確性，沒有翻唱識別這一剛需功能，起碼的識別準確性要保證吧？
為了保證測試結果的公平，黑馬從QQ音樂熱歌榜、網易云音樂熱歌榜、咪咕音樂新歌熱歌榜、蝦米音樂熱歌榜中，去掉重復的歌曲，抽取了《晴天》、《生而為人》、《想起了你》、《入海》等四大平臺上熱門的50首歌曲。
在黑馬的測試中，這四款App的識別準確率為：QQ音樂（100%） > 網易云音樂（96%） > 蝦米音樂（74%） > 咪咕音樂（0%）。
QQ音樂和網易云音樂的識別準確性基本是同一水平，引領第一陣營。蝦米音樂則要差一些，共有13首音樂沒有識別出來，并且識別速度上也偏慢了一些。最為奇怪的是，咪咕音樂竟然一首歌都沒有識別出來。
起初黑馬以為是曲庫不全的緣故，導致識別率過低，但是在換成咪咕音樂App放的歌曲測試中，一樣識別不了。
后來以為是安卓版的App或許出現了點BUG，但是在更換成 iPhone 8 Plus 測試后，一樣識別不出歌曲。
詢問客服，原因也未可知，難道是工程師懶得維護？
測試榜單結果如下：
最后我們再來看看識別速度，如果說識別的準確率決定了聽歌識曲的可用度，那么識別速度可以說是影響了聽歌識曲的體驗，到底誰更快？
黑馬挑選了《七里香》、《那些你很冒險的夢》、《年少有為》等15首都可以成功識別的歌曲來測試。
測試結果如下，QQ音樂（4.53s） < 網易云音樂（4.87s） < 蝦米音樂（7.27s）。
從結果來看，QQ音樂和網易云音樂耗時最短，依舊處于第一梯隊，其中QQ音樂的耗時稍短于網易云音樂。
蝦米音樂排第三，至于咪咕音樂，在上一輪測試中已經出局。
需要提醒的是，以上的測試都是從歌曲的開始時間測試的，如果直接從歌曲中間的人聲測試，其識別速度還會更快，而以上的測試結果也僅能反映出在黑馬的這個測試環境中的結果，實際中不同的環境和場景會有細微區別。
測試榜單如下：
在以上的測試環節中，大家應該也知道聽歌識曲王者是誰了吧？
在識別率和識別速度上，QQ音樂和網易云音樂基本不相上下，但是QQ音樂在翻唱識別上具備絕對優勢。另外，黑馬在測試中發現一個問題，網易云音樂的曲庫有些少了，有些歌曲即使識別到了歌名，但是因為沒有版權而聽不了，QQ音樂則沒有出現這個問題。
至于蝦米音樂和咪咕音樂，就中規中矩了。
說到這，為什么QQ音樂在聽歌識別上能做的更好？一般人看熱鬧，而黑馬由于太閑了則對其原因更感興趣。
這一探究，發現QQ音樂的確有點門道。
其采用了一個名為Landmark的指紋算法，能夠有效的增加抗噪聲處理，提高識別速度。
為避免有的小伙伴疑惑，這里黑馬解釋一下，這里的指紋算法不是我們習以為常的指紋，而是指音頻指紋。
這也很好理解，就像指紋是每個人獨一無二的特征一樣，所謂的歌曲也有一個“指紋”，這個“指紋”是最能表現出一首歌的特征的數據，通過識別這個音頻指紋，就可以識別出歌曲來，這也是目前聽歌識曲的技術原理。
這個算法有多牛逼？簡單說，QQ音樂憑借著這個音頻指紋(Audio Fingerprinting)技術榮獲MIREX2019世界冠軍。
這個MIREX含金量也不低，是國際音頻檢索領域的頂尖賽事，能在這個賽事上獲得冠軍，相當于聽歌識曲技術得到了業界的高度認可。
有了這個算法，再加上哈希表和倒排索引，以及QQ音樂本身豐富的曲庫、用戶量和分析樣本量，其聽歌識曲速度自然就快了。
等等，這個哈希表和倒排索引又是什么東西？要解釋起來，又是一篇長篇大論，只需要知道的是可以提高歌曲的識別效率就足夠了，這也是為啥QQ音樂的聽歌識曲耗時比同類產品短的原因。
但是黑馬發現，QQ音樂真正厲害的在于翻唱識別功能，作為首個在音樂App中加入的功能，這個翻唱識別技術是怎么實現的？
解釋起來也是一大篇論斷，也很難解釋，因為目前在音樂類的App中，只有QQ音樂具備翻唱識別功能，還沒有一個成熟的商用方案。
這里就簡單解釋一下，翻唱識別技術是一種介于音頻指紋和流派分類的一個基于音頻內容的音樂檢索技術。
音頻指紋我們已經解釋過了，如果要通過音頻指紋系統識別到一首被人翻唱的歌曲，那么檢索庫中必須有這首翻唱歌曲，否則聽歌識曲技術舊識別不出來。
（8種翻唱類型的組合）
這也是為什么翻唱版本的歌曲不能被其他音樂App識別到的原因，因為檢索庫中缺少了翻唱版本。
因此翻唱識別技術的檢索算法中，會比音頻指紋模糊，但是又不能太過于模糊，否則音頻特征識別不到，還必須要知道這首歌曲的大概類別，因此要比流派、歌手分類檢索要嚴格。
再通過一些特征提取、提取特征后的處理以及距離計算等算法來檢索翻唱識別的歌曲。
總之，我們只需要知道的是翻唱識別技術，可以讓聽歌識曲的檢索范圍更大，同時在很多的生活使用場景中也的確需要翻唱識別技術。
其他的音樂App，這個功能趕緊跟進吧。
在以上的測試環節中，QQ音樂的聽歌識曲技術的體驗是最好的，準確度、識別速度以及識別范圍都有著優勢。
這種優勢來源于QQ音樂把聽歌識曲技術從精準識別拓展到了模糊識別，直接拓寬了識別范圍和精度。
畢竟生活中給我們帶來感動的，可能是我們正在聽的一首完整的歌曲，也或許是我們不經意間聽到的一兩句歌詞，河邊的街頭歌手的演唱、現場演唱會的激情、甚至旁人的隨口吟唱……
從那不經意的歌詞中，獲取我們想要的音樂，這才是聽歌識曲技術的意義。歸根結底，聽歌識曲技術只是一種手段，能為我們留住美好音樂才是其價值所在。
音樂，打通著人類的情感，聽歌識曲，讓每首音樂都擁有名字。