Imagine a seguinte cena: você está assistindo a um filme de romance na TV. De repente, a cena daquele beijo acompanhada por uma trilha sonora maravilhosa, e que ficaria perfeita na comemoração das bodas de prata de seus pais. Só que há dois problemas: você nunca ouviu aquela música na sua vida e não terá tempo de assistir aos créditos finais do filme para descobrir o título da romântica canção. Pior ainda: ela é instrumental e não há como procurar pelos trechos de sua letra na internet. Como fazer?
Muitas pessoas, certamente, já passaram por situações parecidas com essa. Descobrir o nome de diversas músicas para servir de trilha numa festa, para ouvir em seu iPod durante caminhadas ou, simplesmente, pelo prazer de ouvi-las mil vezes, mas não conseguir descobrir de maneira nenhuma o nome e, em muitos casos, nem mesmo o cantor que a interpreta.
Um aplicativo, lançado há quase cinco anos nos EUA, mas que só agora começou a “virar febre”, resolve esse inconveniente em segundos. O Shazam veio para facilitar a vida dos apaixonados pela música, permitindo sua identificação em segundos, não importa se a fonte que a emite for rádio ou TV, em casa ou num barzinho.
Através de um espectrograma, o aplicativo reconhece músicas em poucos segundos, e traz uma informação ainda mais completa ao usuário: além do nome da música, ele exibe o nome do intérprete, apresenta links nos quais a música pode ser adquirida (mediante pagamento, é claro) e a discografia do intérprete. Em alguns casos, até mesmo programas de TV já são identificados pelo Shazam.
Mas, como funciona exatamente esse espectrograma? Primeiramente, espectrograma define-se como a representação de um sinal sonoro ao longo do tempo. O espectro sonoro, por sua vez, é o conjunto de todas as ondas que compõe os sons audíveis e inaudíveis pelos seres humanos. Dentro desse espectro, há o conjunto de sons parciais que são ordenados a partir de um som fundamental. Ou seja, o som fundamental é a referência para as outras frequências que irão compor uma canção, por exemplo. “As frequências e harmônicos, que também aparecem numa canção, podem ser considerados os múltiplos do fundamental”, explica o docente do Grupo de Computação Interdisciplinar (GCI) do Instituto de Física de São Carlos (IFSC), Luciano da Fontoura Costa.
Uma música, por exemplo, é composta por vários instrumentos e, em muitos casos, por diversas vozes. Ao se deparar com as frequências que compõe a música, diversos harmônicos e fundamentais estarão presentes, referentes aos diferentes instrumentos e vozes que dela fazem parte. É quando entra em cena o Shazam que fará a decomposição espectral e conseguirá, pelas propriedades da vozes e instrumentos que compõe uma canção, identificar seu espectro que, na maior parte dos casos, é único para cada canção. “Haverá uma comparação entre o espectro formado instantaneamente com aqueles existentes na base de dados* do Shazam, o que permite a identificação da música”, explica Luciano.
O docente conta que todas as tarefas realizadas pelo Shazam para identificar músicas são complexas, até do ponto de vista físico computacional. “A análise espectral é muito importante. O gerenciamento da base de dados também deve ser contínuo, para que o aplicativo continue funcionando de maneira rápida”.
Ainda sob esse mesmo ponto de vista, na opinião de Luciano há um problema com o qual softwares deste tipo precisam lidar: a identificação da mesma música com diferentes instrumentações. Ou seja, como diferenciar a “Proud Mary” cantada pela banda Creedence, a versão regravada por Tina Turner dois anos depois e, ainda, outra versão interpretada por uma orquestra sinfônica?
Além desse desafio, outros se colocam à frente do aplicativo. Mesmo tendo uma taxa de acertos relativamente alta (em média, 75%) sua base de dados para alguns gêneros musicais (como clássicos ou punk rock, por exemplo) é pequena, não permitindo uma correta identificação por parte do aplicativo.
Mesmo com algumas imperfeições a serem corrigidas, o Shazam, atualmente, já ultrapassa 300 milhões de usuários* e seu sucesso é incontestável. Mas, já existem concorrentes** que trabalham continuamente para que a base de dados musicais e eficiência dos aplicativos sejam cada dia melhores. Quem ganha com essa concorrência sadia é o próprio usuário que, daqui para frente, poderá ampliar seu repertório musical com uma rapidez e facilidade jamais vistas antes, além de ter muito mais facilidade de encontrar uma trilha sonora ideal para qualquer momento que deseje.
*Em entrevista concedida à revista da Exame, Rica Squires, diretoria de Relações Públicas da empresa, afirma que já existe uma base de dados com 16 milhões de faixas de música
**Informação do site “Olhar Digital”
***Os apps Midomi, Soundhound, MusicBrainz Picard e Tunatic são alguns exemplos
Assessoria de Comunicação
