L’app YouTube Music per iOS e Android potrebbe presto ricevere una nuova funzione che consente agli utenti di identificare i brani canticchiando la melodia. Scopriamo tutti i dettagli nell’articolo.
Un recente esperimento di YouTube ha permesso ad alcuni utenti di scoprire nuove canzoni semplicemente canticchiandone la melodia. Dopo l’introduzione di questa funzione nell’app YouTube per dispositivi Android lo scorso ottobre, sembra che ora sia il turno di YouTube Music di accogliere questa innovativa caratteristica di identificazione dei brani.
Un utente su Reddit (seguito da un report di 9to5Google) ha rivelato di aver avuto accesso a questa funzione sull’app YouTube Music per iOS. Secondo la descrizione, un pulsante dedicato a questa nuova modalità di ricerca sarà posizionato accanto alla barra di ricerca e all’icona del microfono all’interno dell’app, semplificando l’identificazione di una canzone canticchiandone una parte.
Nonostante il grande interesse generato da questa novità, sembra che la funzione non sia ancora disponibile su larga scala. Test effettuati su dispositivi iPhone e Pixel non hanno rivelato la presenza di questa opzione, e nemmeno il team di 9to5Google è riuscito a individuarla sui propri dispositivi. Tuttavia, la comparsa di questa nuova funzione nella versione iOS di YouTube Music suggerisce che il suo arrivo sull’app sia imminente.
La ricerca di brani canticchiando un pezzo della canzone non rappresenta un’assoluta novità: Google Search ha introdotto una funzione simile nell’ottobre 2020, consentendo agli utenti di trovare una canzone semplicemente canticchiandone l’aria. Inoltre, i dispositivi Google Pixel offrono dal 2017 la capacità di identificare i brani in background con Now Playing, anche se non supportano il canticchiare.
Attualmente, la funzione di identificazione dei brani canticchiati è disponibile nell’app YouTube per Android, attivabile tramite il pulsante di ricerca. Questa modalità offre risultati sorprendentemente precisi, dimostrando l’efficacia dell’intelligenza artificiale e del machine learning nella comprensione e nell’interpretazione del canto umano.
