Программа spotify что это

Spotify

Spotify Music — один из самых популярных стриминговых музыкальных сервисов на сегодня. Пользователи смогут получить доступ к огромному каталогу музыки и слушать её с различных настольных ПК, ноутбуков, мобильных телефонов и планшетов.

Возможности Spotify

• Поддерживает стриминг аудиокомпозиций;
• Огромное количество музыки, миксов и синглов;
• Позволяет создать и персонализировать плейлист;
• Встроенная торрент-сеть, скачивание медиафайлов на ПК;
• Интегрированный проигрыватель с поддержкой эквалайзера;
• Можно авторизоваться через Facebook и обмениваться музыкой с друзьями;
• Установка и запуск на девайсах Android, Apple iPhone, iPad, iPod, Sony PlayStation;
• Опция автоматического подбора исполнителей и треков, которые могут вам понравиться.

Преимущества

• Невысокое потребление трафика;
• Удобство и простота использования;
• Небольшой размер установочного файла;
• Быстрое подключение к официальному серверу;
• Обеспечивает высокое качество потоковой передачи;
• Персональный подсказчик и вкладка Help для новичков;
• У проекта более 300 миллионов подписчиков по всему миру.

Недостатки

Что такое Спотифай (Spotify)

• Больше функций в версии Премиум.

Зона

iTunes

Яндекс.Музыка

MEGOGO.NET

Spotify скачать бесплатно

Последняя версия:
1.1.62.583 от 27.06 2021

Разработчик: Spotify Technology S.A.

Операционные системы:
Windows 7, 8, 10 Интерфейс: Русский Размер файла: 50 Mb

Скачать Spotify

Spotify_Setup.exe

Полное описание

Спотифай предоставит гигантскую коллекцию музыкальных композиций на любой вкус. Музыкальный каталог насчитывает более 50 миллионов аудиоклипов разнообразных жанров и направлений, включая Deep House, Rhttps://softcatalog.io/ru/programmy/spotify» target=»_blank»]softcatalog.io[/mask_link]

Скачать Spotify

Spotify (Спотифай) — музыкальный онлайн сервис для бесплатного прослушивания аудио записей от шведских разработчиков без скачивания. Приложение представляет собой каталог произведений, в котором собраны плейлисты различных жанров и тематик.

Скачать Spotify можно для всех устройств и операционных систем.

Особенности

Ресурс включает в себя:

• Музыка. Это ресурс имеет миллионы песен. Вам нужно только найти свой жанр или выбрать подходящий плейлист.
• Плейлисты. Есть сформированные подборки песен, в которых собраны произведения на определенную тему или песни имеют схожее направление. Также, Вы сами можете создавать плейлисты из любимых произведений.
• Новинки. Произведения в этой программе постоянно обновляются. Также, для вашего удобства есть специальные подборки, в которых собраны последние новинки.

Установка

К сожалению, в странах СНГ эта программа официально не запущена, но в 21 веке это не проблема. Есть множество VPN сервисов, которые позволяют отрывать ресурс «с другой страны».

5 ПРИЧИН попробовать Spotify

Как пользоваться spotify в России и странах СНГ?

Итак, представляем вам поэтапную инструкцию установки:

1. Скачать Spotify бесплатно для Windows, MAC, Linux, Android, iOS, Windows Phone в зависимости от вашего устройства или ОС;
2. Скачать VPN на свой телефон, компьютер или планшет или например воспользоваться сервисом TunnelBear;
3. В настройках выбрать США или любую другую страну, в которой приложение разрешено;
4. Зарегистрироваться на официальном сайте;
5. Запустить программу и ввести свои данные для авторизации;
6. Приложение работает, теперь можно выключать VPN — Вы получили доступ на 14 дней.

По истечению этого времени, вам снова нужно будет воспользоваться VPN. И так каждые две недели. Да, это неудобно, но результат того стоит. Вы это поймете еще с первых минут прослушивания. Тем более, включение VPN занимает несколько секунд.

На странице форума сайта 4pda.ru можно найти много дополнительной интересной информации о spotify, а также решения известных проблем.

Поддержка устройств

Если вы создадите себе аккаунт, то заходить в него сможете с любых гаджетов. Например, с телефона, планшета, компьютера или ноутбука. Так же, music spotify 2022 года работает на всех популярных операционных системах: iOS, android, windows, mac и других.

Плюсы и минусы

Данное приложение имеет целый ряд качеств. Для более удобного восприятия, мы собрали все ЗА и ПРОТИВ.

Преимущества

• Удобный интерфейс;
• Разработчики постоянно выпускают обновления;
• Работоспособность на многих устройствах и ОС;
• Плейлисты;
• Большая база песен;
• Есть раздел для фитнеса;
• Приложение является бесплатным для скачивания.

Недостатки

• Нужен VPN;
• Много функций открывается благодаря «платной подписке».

Итоги

Вот мы и рассказали Вам об еще одной удобной программе, рекомендуем скачать Spotify. Теперь Вы знаете все ее сильные и слабые стороны. Надеемся, собранная нами информация, Вам поможет.

Качественной Вам музыки!

Читать полностью

Метки:	Аудио проигрыватели
Категория:	Кодеки и плееры
Статус:	Бесплатная
Язык:	Английский
Операционная система:	Windows, MAC OS, Linux, Android, iOS, Windows Phone
Дата:	24.08.2022
Версия:	1.1.92.647
Размер:	710 KB
Скачиваний:	35602
Разработчик:	Spotify Ltd

Источник: theprogs.ru

Spotify для Windows

Для доступа к каталогу музыки, которая легально прослушивается онлайн при наличии соединения Internet, рекомендуем скачать Spotify. Эта программа — потоковый музыкальный сервис, насчитывающий в базе более 300 млн музыкальных композиций и доступный в 66 странах. Аудитория сервиса превысила 100 миллионов слушателей. Разработана Spotify для Windows, обеспечивается кросс-платформенная поддержка. Программа присутствует на современных гаджетах, совместимых с macOS, Linux, Android, iOS.

• Реализована функция поиска, используя которую пользователи выбирают любимых артистов, последние альбомы, плейлисты, торговые марки звукозаписывающих компаний.
• Функция соединения по Спотифай задействует ряд развлекательных систем.
• Софт разрешает пользователям создавать и редактировать собственные плейлисты, а также делиться ими друг с другом. Пользователи и музыканты составляют тематические плейлисты для обмена.
• Используются алгоритмы подбора музыкальных файлов, ориентированные на вкусы слушателей. Такие подборки составляются каждую неделю.
• Реализован набор из шести предварительно смешанных плейлистов Daily Mix, использующий предпочтения пользователя при составлении микса. Подборка составляется ежедневно.
• В программе персонализировано подключаются радиостанции по отобранным любимым исполнителям, плейлистам, выбранным жанрам и отдельным трекам. Управлять воспроизведением можно со всех устройств.
• Размещена документальная информация о любимых исполнителях.
• Для прослушивания любимых треков необходимо создать аккаунт.
• Для предпочитающих слушать музыку с пк у бесплатного аккаунта введены ограничения — два раза в месяц логиниться в программе и иногда слушать рекламу. Также отключен офлайн-режим и воспроизведение с качеством потока 320 кбит/с.

Наш сайт позволит скачать бесплатно Спотифай для компьютера.

Источник: freesoft.ru

Откуда Spotify знает, что нам нравится?

Каждый понедельник более 100 миллионов пользователей Spotify получают свежий плейлист под названием «Discover Weekly». Это персональный сборник из 30 новых для слушателя песен, которые, как считает сервис, скорее всего, понравятся пользователю.

Так выглядит плейлист «Discover Weekly»:

Популярность подобных рекомендаций побудила Spotify вложить больше ресурсов в разработку алгоритмов создания плейлистов.

Каким образом Spotify еженедельно отбирает для каждого пользователя по 30 песен? Для ответа на этот вопрос обратимся к истории рекомендательных сервисов с музыкой.

Краткая история музыкальных рекомендаций

В нулевые сервис Songza запустил функцию музыкальных онлайн-рекомендаций, используя живых кураторов. Команда «музыкальных экспертов» составляла, по мнению руководства сервиса, грамотные, но неперсонализированные плейлисты, распределяя их по настроениям и жанрам. Позже подобную стратегию возьмет на вооружение сервис Beats Music, который в 2015-м перевоплотится в Apple Music.

Система живых кураторов работала хорошо, но она основывалась на субъективном выборе экспертов и поэтому не могла учитывать индивидуальный вкус каждого пользователя. В какой-то момент Songza перестал работать автономно, став частью Google Play Music.

Наряду с Songza одним из оригинальнейших игроков в сфере музыкальных рекомендаций в нулевые был сервис Pandora. Его авторы придумали присваивать каждой песне набор тэгов. Группа людей слушала музыку, собирала тэги и помечала ими каждую песню. Этот метод позволял с легкостью составлять плейлисты похожей музыки.

Примерно в то же время была создана аналитическая платформа The Echo Nest, которая отличалась радикальным подходом к персонализации музыки. The Echo Nest использовала алгоритмы для анализа музыки и текста песен для создания персональных рекомендаций. Позже этот сервис был куплен Spotify.

Другим способом «рекомендательную» задачу решил до сих пор существующий сервис Last.fm, который для создания подборок использовал систему коллаборативной фильтрации.

В чем же особенность Spotify, спросите вы?

Spotify использует три модели рекомендаций

На самом деле представители крупнейшего стриминга не изобретали собственный революционный метод создания рекомендательных плейлистов. Вместо этого компания соединила лучшие подобные стратегии других сервисов. Получился уникальный и мощный исследовательский механизм.

Для создания «Discovery Weekly» сервис использует три модели:

1. Коллаборативная фильтрация (метод Last.fm), которая анализирует вашу модель поведения и других.

2. Обработка естественного языка (ОЕЯ) для анализа текста.

3. Аудиомодели, которые анализируют аудиофайлы.

Кратко рассмотрим работу каждого метода.

Рекомендационная модель #1: Коллаборативная фильтрация

Когда слышишь фразу «коллаборативная фильтрация», на ум обычно приходит компания Netflix как одна из первых, кто использовал такую модель рекомендаций. Netflix анализирует оценочные рейтинги пользователей и с их помощью подбирает кино для зрителей со схожими вкусами.

После успеха Netflix коллаборативная фильтрация быстро распространилась, став стартовой точкой для всех, кто занимается моделями рекомендаций.

В отличие от Netflix, Spotify не имеет системы рейтинга, который позволил бы пользователям ставить музыке оценки. База данных Spotify строится на основе косвенного фидбэка — в особенности количества прослушиваний и других стриминг-данных, например истории действий пользователя (сохранил ли он песню к себе в плейлист, посетил ли страницу артиста, песню которого слушал, и так далее).

Как работает коллаборативная фильтрация на практике? Вот небольшая иллюстрация:

Что происходит на картинке? У каждого собеседника есть предпочтения: тому, кто слева, нравятся треки P, Q, R и S, а его сосед предпочитает композиции Q, R, S и T.

Коллаборативная фильтрация обрабатывает эту информацию следующим образом: «Хммм… Вам обоим нравятся три трека — Q, R и S, — поэтому у вас схожие вкусы. Исходя из этого, вам вполне могут понравиться треки друг друга, которые вы до этого не слушали».

После этого система предлагает собеседнику справа послушать трек P (он не упомянул эту песню, так как не слушал ее раньше, но трек есть в плейлисте собеседника). Соседу слева предлагается послушать трек T ровно по той же причине.

Но как Spotify использует эту концепцию на деле? Как рассчитываются миллионы предложений, основанных на миллионах предпочтений пользователей?

Благодаря математическим матрицам, выполненным в библиотеках Python.

Матрица, которую вы видите, — гигантская. Каждый горизонтальный ряд представляет одного из 140 миллионов пользователей Spotify (если вы один из них, вы в матрице). Каждый вертикальный ряд представляет одну из 30 миллионов песен в базе данных Spotify.

Библиотека Python проходит через длинную сложную формулу:

Когда библиотека заканчивает расчет, нам даются два вектора, показанных здесь в виде X и Y. X — это пользовательский вектор, демонстрирующий вкус одного пользователя, а Y — песенный вектор, презентующий данные одной-единственной песни.

Теперь у нас 140 миллионов пользовательских векторов и 30 миллионов песенных векторов. Содержание их — простой набор чисел, бесполезных сами по себе, но очень эффективных при сравнении.

Чтобы выяснить, с какими пользователями у вас больше всего совпадают вкусы, коллаборативная фильтрация сравнивает ваш вектор с векторами других пользователей, пытаясь найти самое большое количество совпадений. То же самое происходит с вектором Y, песнями: вы можете сравнить вектор одной песни с другими и найти наиболее схожие.

Коллаборативная фильтрация работает хорошо, но в Spotify знали, что можно улучшить систему, добавив еще один механизм под названием ОЕЯ.

Рекомендационная модель#2. Обработка естественного языка (ОЕЯ)

Источник базы данных для этой модели заключен в текстовой информации о треке, новостях, статьях о нем, упоминаниях в блогах и так далее.

Обработка естественного языка — способность компьютера понимать человеческую речь. Это гигантское поле информации, которое проходит через «чувственную аналитику» API.

Объяснение работы механизма ОЕЯ выходит за рамки этой статьи, но если вкратце, Spotify бродит в сети и постоянно ищет посты, а также другие тексты о той или иной музыке. Это делается для того, чтобы понять, что и какими словами говорят люди о конкретном артисте или песне. Кроме того, сервис смотрит, какие еще артисты и песни всплывают в таких описаниях.

Неизвестно, по какому принципу Spotify выбирает данные для текстовой базы, но похожей формулой пользуется сервис The Echo Nest. Он берет данные и превращает их в то, что называется «культурными векторами», или «главными особенностями».

Каждый исполнитель и песня имеют тысячи особенностей, которые меняются ежедневно. Каждая особенность имеет определенную значимость, которая корректируется в соответствии с ее релевантностью — грубо говоря, вероятностью того, что кто-то опишет музыку или исполнителя этим словом.

Подобно коллаборативной фильтрации, ОЕЯ-модель использует описания и их значимость для создания вектора, который представляет собой собрание всех данных о песне. Он и позволяет понять степень схожести двух и более треков.

Рекомендационная модель #3: Модель с аудиофайлами

Несмотря на эффективную совместную работу первых двух моделей, Spotify ввел третий алгоритм для улучшения точности музыкальных рекомендаций. В отличие от первых двух, модель аудиофайлов позволяет учитывать свежезагруженные песни.

Например, песня вашего друга была залита в Spotify. Возможно, у нее только 50 прослушиваний, эта выборка слишком мала для коллаборативной фильтрации. Кроме того, допустим, песня пока никак не освещена в сети, так что она пройдет и мимо модели ОЕЯ. И вот тут в дело вступает модель аудиофайлов.

Она работает без всякой дискриминации по отношению к менее популярным трекам. Благодаря этому алгоритму песня вашего друга может оказаться в «Discover Weekly» наряду с популярными треками.

Но как анализируются такие аудиоданные?

Она используется также в программах по распознаванию лиц. Для задач Spotify сеть заточили под работу с аудиоданными вместо пикселей. Ниже — пример того, как работает такая система.

У этой нейронной сети четыре сверточных слоя (тонкие ряды слева) и три плотных узких слоя (справа). Проходы сквозь столбцы — временная частота аудиофрагментов, которые соединяются друг с другом и образуют спектрограмму.

Аудио проходит через эти сверточные слои, и после прохождения последнего можно увидеть слой «главного временного отбора». Он захватывает всю временную ось, эффективно рассчитывая статистику усвоенных особенностей трека за время его звучания.

Иными словами, проход через каждый слой дает программе небольшой срез данных, которые на финальном слое объединяются в единый массив информации.

После их обработки нейронная сеть выпускает некое «понимание» песни, которое включает в себя такие характеристики, как ее размер, гармония, форма, темп и громкость. Ниже показан набор информации, которую алгоритм получил из 30-секундного отрывка композиции «Around the World» Daft Punk.