Du hörst ein Lied im Radio und fragst dich, wie der Titel heißt? Oder du sitzt in einem Restaurant und es wird ein Lied gespielt, das dir nicht mehr aus dem Kopf geht? Dann helfen dir unterschiedliche Apps weiter, um Lieder zu identifizieren und endlich den Songtitel zu erfahren. Dieser Blogbeitrag zeigt dir, welche Apps dir dabei helfen, deine Lieblingssongs zu finden.
Shazam
Die bekannteste App zu Erkennung von Songs ist Shazam. Sie existiert seit dem Jahr 2002 und ist als Musikerkennungs-App vielen Musikliebhabern bekannt. Die Benutzung von Shazam ist relativ simpel, da das Smartphone nur in Richtung der Musikquelle gehalten werden muss und dann meist innerhalb weniger Augenblicke der richtige Song identifiziert wird. Informationen, wie z. B. Interpret, Songtitel sowie Album werden durch Shazam vollumfänglich bereitgestellt. Das Besondere an dieser App ist, dass diese auch offline funktioniert, sodass die Song-Erkennung auch auf einen späteren Zeitpunkt verschoben werden kann, sobald eine Internetverbindung besteht.
Als Kritikpunkt ist anzuführen, dass Shazam in der kostenfreien Version Werbung enthält, die störend sein kann und einen nicht zu unterschätzenden Datenverbrauch aufweist. Auch wenn das Programm über eine Bibliothek von Millionen von Songs verfügt, kann es dennoch vorkommen, dass eher unbekannte Songs z. B. von independent Künstlern nicht gefunden werden. Nichtsdestotrotz kann man resümieren, dass die App einen tollen Dienst erweist und sehr oft die richtigen Songs findet.
SoundHound
SoundHound ist neben Shazam ebenfalls eine bekannte App, mit der man Lieder analysieren und erkennen kann. Somit werden Informationen, wie z. B. Künstler und Name des Songs zur Verfügung gestellt. Ferner bietet SoundHound Songtexte an, die während eines Songs mitgelesen werden können. Außerdem ist es möglich, dass Lieder direkt aus der App gestreamed werden können, was sehr praktisch und benutzerfreundlich ist.
Als Kritikpunkt ist jedoch anzuführen, dass Nutzer von SoundHound äußerten, dass die Benutzeroberfläche nicht intuitiv sei und Shazam in diesem Punkt unangefochten ist.
Musixmatch
Musixmatch erkennt wie Shazam und SoundHound Lieder und ist gerade im Bereich Songtexte ein hervorragendes Tool. Wie bei SoundHound können Songtexte in Echtzeit bzw. parallel zum Song abgelesen werden. Zudem ist es möglich, Lyrics in verschiedene Sprachen zu übersetzen und eine Funktion zum Entdecken neuer Musik ist ebenfalls gegeben. Basierend auf dem Hörverhalten können somit mittels Algorithmen passende Songs gefunden werden, die dem Benutzer gefallen könnten. Diese Funktion kennt man auch von der Spotify App die, ebenfalls neue Songs auf der Grundlage des Musikgeschmacks auswählt und vorschlägt.
Als Kritikpunkt an Musixmatch ist anzuführen, dass die App im Kontext der Musikerkennung nicht so präzise ist wie SoundHound und Shazam. Diesbezüglich ist es wichtig zu benennen, dass die Hauptfunktion von Musixmatch darin liegt, Songtexte anzuzeigen und nicht darin, Songs zu identifizieren. Auch wenn Musixmatch außergewöhnlich viele Songtexte bereitstellt, ist die komplette "Song-Welt" leider nicht abgedeckt, sodass der ein oder andere Songtext von unbekannten Liedern nicht zur Verfügung steht.
Beste App zum Erkennen von selbst gesungenen Liedern
Die beste App zum Erkennen von selbst gesungenen Liedern ist "SoundHound". Die App bietet eine hohe Präzision, wenn es darum geht, vorgesummte Lieder zu identifizieren. Somit brauchen Nutzer nicht den Songtext zu kennen und können ohne Probleme einfach die Melodie singen oder summen, auch wenn die Umgebung laut ist oder nur sehr leise aufgenommen wird. Ein weiterer positiver Aspekt ist, dass "SoundHound"sehr schnell Ergebnisse liefert und das innerhalb weniger Sekunden. Hinzu werden neben dem Song auch parallel die Songtexte angezeigt, sodass direkt mitgesungen werden kann, was sehr benutzerfreundlich ist. Allerdings passiert es nicht selten, dass die gesungene Melodie nicht erkannt wird, was bedeutet, dass der Benutzer so gut wie möglich den gesuchten Song imitieren sollte, um die Suchergebnisse zu optimieren.
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