ITunes Genius (o metadati dei brani) può essere migliorato in modo che i brani senza corrispondenza possano utilizzare la funzione?

La mia domanda si riduce a: "Tecnicamente, come funziona la funzione Genius?" in modo che io possa usarlo nei casi in cui non riesce a trovare corrispondenze sufficienti per un brano specifico.

Parte di questa domanda è: cosa è memorizzato nella tua libreria o meta-dati su iTunes o sul tuo iPhone che consente alle canzoni di combinarsi in playlist automatiche? In altre parole, cosa offre quando dice "Fornire i risultati Genius ..."

Più che solo accademicamente interessante, mi chiedo se c'è qualcosa che posso fare per adattare i metadati di quei brani che ottengono i messaggi di errore Genius in modo che funzionino. Di recente ne ho avuto alcune che sono canzoni popolari e avrei dovuto trovare facilmente i risultati, ma non l'ho fatto.

Per come lo capisco, Genius non solo usa i metatag del tuo mp3 per organizzare le informazioni di Genius, ma ottiene anche molte informazioni da ciò che le persone inseriscono nelle loro playlist. Questo ha senso, poiché il punto di Genius è quello di mettere automaticamente insieme un elenco di brani che vanno insieme, senza doverlo fare manualmente.

Ho letto un articolo su questo una volta, in cui un ragazzo ha fatto creare a Genius una playlist per lui, e non ha potuto capire per la vita di lui ciò che le canzoni avevano in comune. Erano di tutti i diversi anni, generi, ecc., Compresa la parola parlata. Alla fine, si rese conto che tutti i brani avevano una cosa in comune: erano canadesi. Naturalmente, questo non è il comportamento più intelligente poiché le tracce canadesi non sono necessariamente quelle che vorresti ascoltare in successione. Ma, naturalmente, non sarebbe insolito per le persone creare una playlist "canadese" per motivi diversi dall'ascoltarla come raccolta, ed è per questo che Genius ha pensato che potessero andare insieme. La funzione Genius perde lentamente il suo fascino mentre la traccia avanza da Celine Dion a un archivio CBC Radio per (paradiso proibito) Justin Bieber.

Le funzionalità Genius controllano i tuoi tag ID3, quindi se i tuoi metadati sono tutti in ordine, standard e relativamente accurati, dovresti ottenere risultati decenti. Non c'è dubbio poiché Apple non ha rilasciato il modo in cui "funziona" esattamente, ma non esiste un tipo di analisi computerizzata "Shazam" della struttura della traccia.

Ora su una nota a margine, Genius analizza ciò che anche altri utenti hanno acquistato (per la canzone che Genius sta controllando), cosa stanno anche ascoltando e mostra le playlist e i consigli Genius di conseguenza.

Bottom Line: Mantieni i tuoi tag ID3 in linea e Genius dovrebbe essere in grado di localizzare la tua canzone purché non sia qualcosa di oscuro.

La descrizione ufficiale di Apple della funzionalità è tragicomicamente concisa , iTunes stesso fornisce zero feedback dettagliati sull'abbinamento geniale, ma ci sono alcuni modi per colpire i motori e vedere se è possibile apportare modifiche al meglio.

• iTunes Match ti darà la sensazione per cui i brani non corrispondono all'istante come effetto collaterale dell'attivazione della funzione. Inizialmente avrai un riepilogo in blocco di quante canzoni corrispondono e quali non corrispondono. È una buona scommessa che Apple usi lo stesso tipo di abbinamento qui (forse meglio del genio) - ma è un buon inizio.
• I dati del genio non sono facilmente leggibili, quindi non puoi facilmente creare elenchi di brani che il genio non riconosce e anche i brani che conosce, ma non riesci a trovare abbastanza abbinamenti ora nella tua libreria per creare un mix.

Non ho mai visto i documenti di progettazione per la funzione geniale, né qualcuno che pubblica codice che scarica il database in cui Apple memorizza e sincronizza i dati geniali sui tuoi dispositivi iTunes e iOS, quindi una risposta autorevole potrebbe dover attendere fino a quando il codice non finisce in un museo , ma tre aspetti generali della corrispondenza di iTunes mi hanno aiutato a capire come funzionano le cose:

1. Molte cose vanno nelle canzoni corrispondenti: metadati, lunghezza e molto probabilmente alcune impronte digitali del file e un'analisi delle porzioni del suono vengono probabilmente elaborate per garantire che venga fatta una corrispondenza della tua canzone seed.
2. Queste caratteristiche identificative vengono caricate e una volta che i server iTunes hanno elaborato questi risultati, viene preparato un database e scaricato sul dispositivo (iTunes del computer o dispositivo iOS) in modo che possa reagire localmente alle successive richieste di corrispondenza.
3. Spesso un brano specifico trova corrispondenze in una libreria, ma non riesce a trovare abbastanza corrispondenze quando si trova in una libreria iTunes diversa. Il fatto che il messaggio di errore sia lo stesso, non aiuta a capire perché una corrispondenza non è riuscita.

Ho avuto un certo successo cercando una canzone nell'iTunes Store (quando quella canzone è persino venduta lì) e guardo le tracce consigliate. In pratica, questo mi permette di giudicare se la canzone è abbastanza conosciuta per essere abbinata in una grande libreria o se iTunes non ha ancora ancorato quella canzone (specialmente per le canzoni che non sono in vendita attraverso lo store di Apple come download digitale).

Poiché ogni libreria musicale può essere molto diversa in termini di metadati corrispondenti al database e al contenuto di Apple, è abbastanza difficile generalizzare se le cose stanno migliorando o peggiorando nel tempo. La mia copertura per il genio sembra sicuramente migliorare costantemente, ma è di scarsa utilità per qualcuno in cui il genio fallisce nella maggior parte delle canzoni a cui tengono. Mi manca assolutamente su nuove tracce di artisti indipendenti e pubblicazioni non mainstream che hanno meno di 10 mesi.

Per ora, il processo di miglioramento dei metadati è un processo di prova ed errore per me. Spero che qualcuno possa decodificare il database se Apple non decide di aggiungere ulteriori dettagli o esporre più del processo di abbinamento, ma non mi aspetto neanche presto.