Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Crearé un backend de reconocimiento de canciones para tu app de música
Joseph N
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Obtén un backend listo para producción que identifica canciones en tiempo real desde audio de micrófono en vivo. Perfecto para aplicaciones de música, herramientas de karaoke, proyectos de investigación o cualquier servicio que necesite reconocimiento de canciones confiable todo en Python, con una configuración mínima.
Lo que obtienes:
- Servidor WebSocket para transmitir bytes de audio
- Reconocimiento de canciones en tiempo real impulsado por ShazamIO
- Ventana de reconocimiento fija de 10 segundos (óptima para precisión)
- Respuestas en JSON con metadatos de la pista + puntuación de confianza
- Detección de duplicados para evitar resultados repetidos
- Código Python limpio y bien documentado
Entrada de audio: PCM en bruto (compatible con navegador)
Salida: eventos JSON estructurados
Las mejoras opcionales incluyen un cliente de demostración y despliegue en Docker.
- Si necesitas reconocimiento de audio confiable y listo para integración, esto está hecho para ti.
Canción utilizada en el video de demostración:
Canción: Rameses B - ALL IN MY HEAD
Música proporcionada por NoCopyrightSounds
Gratis
Conoce a Joseph N
Joseph N
I build AI powered revenue automations for ecommerce brands
- DeReino Unido
- Miembro desdeene 2026
Idiomas
Inglés
I build AI-powered automations that recover lost revenue for e-commerce brands.
Abandoned carts and churned customers are costing you more than you think. I connect your Shopify store to GPT-4o-driven, multi-channel flows (email + SMS) that respond with personalised outreach — not generic blasts.
Clean, documented, production-ready code. You'll own it fully when we're done.
Doing $300K+/year and suspect you're leaving money on the table? Message me — I'll audit your flows for free.
Traducción automática
Otros servicios de Desarrollo de software que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Puedo usar este backend con un cliente en navegador?
¡Sí! El backend recibe bytes crudos PCM o WAV vía WebSocket, así que puedes transmitir audio directamente desde un navegador usando MediaRecorder o librerías como WavTools.
¿Por qué usa trozos de 10 segundos en lugar de una ventana deslizante continua?
Los trozos fijos de 10 segundos hacen que el sistema sea más simple, confiable y fácil de integrar. Aseguran que ShazamIO tenga suficiente audio para reconocimiento preciso sin sobrecargar el servidor.
¿Puedo cambiar la duración del fragmento o el tamaño de la ventana?
Técnicamente sí, pero puede afectar la precisión. Se recomienda 10 segundos para un mejor equilibrio entre velocidad y fiabilidad del reconocimiento.
¿El backend proporciona letras o audio en streaming?
No. El servicio solo devuelve metadatos de la pista (título, artista, clave de pista de Shazam y puntuación de confianza).
¿Qué formatos de audio soporta?
El backend espera PCM/WAV en crudo. El cliente se encarga de grabar con micrófono y convertir antes de enviar. Internamente, se usa FFmpeg para convertir a bytes MP3 para ShazamIO si es necesario.
¿Se puede usar en producción?
¡Sí! El paquete Dockerizado ofrece un backend listo para desplegar, adecuado para apps, bots u otros proyectos de reconocimiento de audio en tiempo real.
¿Qué pasa si ShazamIO no reconoce una pista?
Recibirás un evento JSON no_match. La detección depende de la base de datos de Shazam, por lo que algunas pistas pueden no ser detectables.
¿Qué tan rápido es el reconocimiento?
El reconocimiento se procesa en trozos de 10 segundos, por lo que el retraso suele ser aproximadamente la duración del fragmento más la latencia de red y el tiempo de procesamiento en ShazamIO.
