«Яндекс» запустил сервис для онлайн-прослушивания музыки «Яндекс.Радио»

Яндекс это как царь Мидас наоборот, потому что все к чему он прикасается, превращается в говно.

После закручивания гаек у вконтактика часто стал видеть просьбы и вопросы посоветовать сервис потоковой/онлайн музыки. Если Apple/Google Music обычно ассоциируется с привязанностью к iOS/Android, то почему-то Яндекс Музыку (ЯМ) считают универсальным рецептом. А я советовать ничего не буду, хочу только разобрать по косточкам один из самых убогих музыкальных сервисов, дабы потом ссылкой отвечать всем интересующимся.

Причина №1 — объем каталога. Нет очень многих исполнителей. У имеющихся мало изданий (альбомов).

Я специально взял примеры из числа известных (иногда в узких кругах) артистов:

Lacrimosa — 1 альбом. Всего выпущено 13 только студийных альбомов и суммарно около 30 изданий.

Nightwish — 6 студийных альбомов из 8, а всего 13 из 33.

In Extremo — 13 из 17.

Rammstein — НЕТ.

Аркона — 6 из 15.

Bernd Kistenmacher — НЕТ (0 из 29).

Далее, у меня в плейлистах уже 1/10 треков стали серыми: В«Правообладатель временно убрал трек из каталогаВ» или В«К сожалению, послушать этот трек сейчас нельзяВ». Такое конечно может происходить у всех потоковых сервисов, но у ЯМ это приняло массовый характер.

Да, я знаю, что мне могут предъявить намного больше контрпримеров. Но отрицательные примеры намного важнее положительных. Потому что за отсутствующей музыкой человек пойдет на AM/GM/Spotify/торренты. А тогда зачем тратить деньги на убогую ЯМ, если у конкурентов каталог в 2 раза больше и за те же деньги, либо на торрентах вместе с отсутствующей музыкой можно скачать полные дискографии. Один из немногих плюсов потоковых сервисов в возможности быстрого ознакомления с новой музыкой, в случае ЯМ эта функция теряется.

Причина №2 — качество каталога и метаданные. Полный бардак в жанрах, годах выпуска изданий, часто путают разных исполнителей с одинаковыми названиями. Про года изданий я неоднократно им репортил, они исправляли, но продолжали косячить с прежней силой и я устал. В каталоге нет четкого разделения на синглы, мини-альбомы, концертные записи и сборники. Хотя сборники формально отделены, но опять же качество этой сортировки стремится к нулю. Если разобраться, становится очевидно, что музыку сортируют роботы. Выглядит жутко, далее примеры.

Irfan — 3 лишних альбома (добавили левых исполнителей). В результате болгарский Folk/Medieval превратился в В«лёгкая музыка, авторская песня, попВ»

Arvo Part — всего 2 сольных издания и куча каких-то неизвестных говносборников. Сложно сказать сколько всего изданий, т.к. это классика, но у меня 39 сольных издания и продолжаю собирать, т.к. это еще не все

Qntal — 1 альбом и 2 левых сборника (тоже посторонних исполнителей) из 8 альбомов, жанр В«альтернатива, электроникаВ» при том что это Gothic/Darkwave/Medieval/Electronic

Duivelspack — Folk/Medieval превратился в «музыка мира, лёгкая музыка, рок».

Faun — а этот Folk/Medieval превратился в «альтернатива, поп, музыка мира».

То есть по жанрам поп и рок вообще не различается. А с «лёгкой музыки» отменно поржал. Такое чувство что жанры расставляет генератор случайных чисел.

Еще очень забавно смотреть на исполнителей с общеупотребимыми названиями. Есть Nest, например финский (неофолк) и английский (неоклассика). Боты яндекса тупо свалили все в зловонную кучу. Из 2х альбомов английского есть только 1 (приписан к электронике), финского нет вообще, другие альбомы жанров панк, рэп, хип-хоп, метал, джаз, инди, альтернатива (да написали бы все возможные, чо мелочиться!) относятся явно к другим исполнителям. А это якобы все один исполнитель, сами полюбуйтесь.

Причина №3 — кривые рекомендации. Закономерное следствие бардака в жанрах. Чтобы это увидеть, надо хорошо понимать стиль конкретного артиста. Пример:

Klaus Schulze — корифей Берлинской школы электронной музыки, самый близкий пример для понимания стилистики это Space Ambient. А вот что по нему рекомендует ЯМ. Мы видим поп, джаз, танцевальная электроника. Чтобы ТАК спутать стили, надо знатно упороться.

Или уже упомянутый средневековый фолк Faun среди рекомендаций показывает только одного реально похожего из 9, остальное это тот же треш (рок, поп, музыка мира и другой случайный набор букв)

Нет, я не пытаюсь наехать на чужие привычки и вкусы, о которых как известно не спорят. ЯМ хороша как бесплатный источник лицензионной музыки, неплохо заменяет вконтактик, особенно по части тематических подборок, есть интересные плагины для браузера. О плюсах все знают, а вот о минусах кроме сухих вердиктов «нравится / не нравится» почему-то не все. Но прежде чем поддерживать рублем этот бардак, помните, что так он будет только расти и множиться.

image
Фото Getty Images
Какие технологии находятся под капотом «Яндекс.Музыки» и почему искусственный интеллект еще не скоро сочинит симфонию

Чарты музыкальных предпочтений слушателей «Яндекс.Музыки» показывают, что пользователи все чаще ищут новую музыку, а не ставят на повтор проверенных Scorpions или Metallica. И сегодня одна из самых сложных и интересных задач для музыкальных сервисов — научиться подбирать музыку под настроение. Согласитесь, на мосту весеннего Будапешта и в трамвае заснеженного Екатеринбурга мы, скорее всего, выберем совершенно разные треки. Найти музыку, которая понравилась бы пользователю в определенный момент времени нам помогают нейросети.

Искусственные нейронные сети — один из методов машинного обучения, который стал особенно популярен в последние годы. Нейросети прекрасны тем, что им достаточно показать, условно, что такое хорошо, а что такое плохо, чтобы получить желаемый результат. Например, нейронную сеть можно обучить распознавать на изображениях те или иные объекты — скажем, автомобили или собак. В ходе обучения ей показывают огромное количество картинок, где есть нужные объекты (положительные примеры) и где их нет (отрицательные примеры). В результате нейросеть получает способность верно определять нужные объекты на любых изображениях.

В «Яндексе» машинное обучение (в том числе и нейросети) используется повсеместно: оно помогает лучше понимать смысл поисковых запросов пользователей, строить оптимальные маршруты в «Навигаторе», с высочайшей точностью прогнозировать погоду и многое другое. А в технологии «Диско» (от слова discovery), которая находится под капотом «Яндекс.Радио», нейросети помогают находить новую интересную для пользователя музыку и подсказывать песни, которые будут созвучны его настроению. 

Настроение в цифрах

«Яндекс.Радио» — сервис, который предлагает выбирать станции под настроение и лайками или дизлайками оценивать звучащую музыку. Чтобы сформировать такие станции на основе одного лишь абстрактного понятия настроения необходима помощь нейросетей. Именно они помогают из миллиона композиций отобрать треки, которые могут звучать на конкретной станции. Для жанрового радио такие треки отобрать довольно легко: достаточно, например, взять наиболее популярные песни в определенном жанре среди слушателей «Яндекс.Музыки» и предложить их пользователю.

Но что делать, если нужно отобрать треки для «весенней» станции? И что вообще понимать под «весенним» треком? На первый взгляд кажется, что ответить на второй вопрос могут только люди, поэтому для начала мы используем собственный сервис «Яндекс.Толока», позволяющий поставить большое количество несложных задач, за выполнение которых пользователи получают деньги. В нем мы просим пользователей сказать, считают ли они какие-то треки из нашей библиотеки весенними, и делаем из этого выборку. После этого в игру вступают нейронные сети, для которых такая выборка служит положительным примером, и каждую песню в ней они раскладывают буквально по кирпичикам. В итоге на основе этой выборки нейросеть способна оценить на соответствие теме и другие треки из нашей библиотеки.

Дальше начинается самое интересное. Когда у нас на руках есть готовая «весенняя» радиостанция, нам уже проще создавать новые подборки музыки, пусть даже и полностью противоположные по настроению: например, осеннюю или дождливую. А все потому, что нейросеть, на самом деле, понимает музыку в очень широком смысле. Настолько, что для человека такое понимание довольно сложно представить. Подкрепленная знанием о музыкальных жанрах и их составляющих частях, она видит даже такие особенности треков, которые мы никогда бы не заметили, но при этом они играют важную роль в создании настроения музыки. И этих особенностей очень и очень много. Жонглируя ими, наша заряженная нейросетями рекомендательная система с каждой новой радиостанцией все точнее определяет настроение треков, а для создания новых радиостанций требуется уже не так много пользовательских определений настроения, как в самом начале (хотя без них все равно не обойтись). Говоря простыми словами, нейросеть по-настоящему понимает, из чего состоит, например, восприятие «дождливости» у человека и может выразить числами то, что мы никогда бы не выразили словами.

Найти похожий

Недавно мы начали предлагать пользователям еще один способ открывать для себя новую музыку. Если вы, например, заслушали до дыр Can’t Believe It исполнителей Flo Rida и Pitbull, «Яндекс.Музыка» может предложить вам песню куда менее известного исполнителя, и она будет похожа не только по жанру, но и по звучанию.

Сама по себе задача поиска акустически похожих треков действительно непростая, потому что понятие «схожести» музыки довольно условно. Для кого-то важно, чтобы был похож вокал, другой услышал интересный музыкальный инструмент, а третьему важен ритм.

Во время разработки технологий компьютерного зрения (те самые технологии, которые понимают, что изображено на картинке) мы в «Яндексе» заметили, что в процессе обучения нейросеть строит некоторое свое внутреннее представление изображения, и похожие представления соответствуют похожим по смыслу изображениям. Например, нейросеть может «разглядеть» в разных картинках белых кошек. Мы решили поступить аналогичным образом с музыкой. Казалось бы, что мешает нам просто брать и сравнивать разные треки: вот тут перед припевом бит ускоряется похожим образом, а здесь такая же партия саксофона в конце? Проблема в том, что музыки в мире много, а это значит, что есть и огромное число параметров, каждый из которых не так очевиден, как наличие в песни саксофонной партии, но при этом не менее важен.

Для решения этой задачи, как и в случае с «Радио», мы использовали метод обучения с учителем. Мы даем нейросети пример: вот это трек Can’t Believe It, его спектрограмма (мощность звукового сигнала в разные отрезки времени) выглядит так, а теперь определи, почему он считается танцевальным. Нейросеть понимает, например, что в какой-то момент в треке много высоких частот звука, а в другой момент, наоборот, преобладают низкие. И она начинает искать в спектрограмме другие такие зависимости. Это могут быть и не совсем понятные нам колебания звука, которые не факт, что действительно определяют наш запрос, а могут быть вполне очевидные вещи (например, смена ритма в середине песни). В итоге нейросеть переводит все эти особенности в цифры, а сами треки получаются представлены относительно небольшим набором чисел (от нескольких десятков до пары тысяч). Математически это представление выглядит как вектор, и теперь нам нужно всего лишь найти другие песни, чьи вектора будут похожи на вектор нашего трека. 

Когда у нас есть несколько таких представлений, построенных разными сетями, возникает логичный вопрос, а как нам их сравнивать? Здесь снова не обойтись без помощи человека. Мы предлагаем людям послушать исходный трек и пару похожих, по мнению нейросетей, треков. А затем спрашиваем, какой трек из этой пары больше похож на исходный. После этого мы можем измерить, насколько точно решение алгоритма совпадает с оценкой людей и лучший из алгоритмов внедрить в «Яндекс.Музыку».

Электронный композитор

Разработанные нами на основе нейросетей алгоритмы и похожие разработки других компаний позволяют компьютерам лучше понять, как устроена музыка, и научиться воспринимать ее подобно тому, как это делает человек. Все это в перспективе позволит не только делать более качественные рекомендации в сервисах, но и создавать алгоритмы, которые смогут сочинять музыку. Сложно предсказать точное время появления таких алгоритмов, но сегодня мы уже понимаем, как это может работать. А это уже большое дело. Например, можно пытаться обучить нейронные сети составлять музыку подобно тому, как это делают люди в специальных программах — секвенсорах: выбирать музыкальные сэмплы, составлять из них последовательность, накладывать эффекты, но не генерировать сами исходные звуки. Задача выглядит вполне решаемой, но и для этого все равно понадобится помощь музыкантов: исполнители должны предоставить примеры таких последовательностей с наложенными эффектами, и тогда нейросеть научится генерировать свои треки. Пускай поначалу у них будет не самая сложная структура, но это в любом случае неплохое начало.

Совсем другое дело создавать музыку с нуля: здесь мы опускаемся на иной уровень абстракции, и такой задаче сеть обучить гораздо сложнее. Только представьте: одна секунда звука в виде волны в цифровом виде это 44 100 чисел. И чтобы сочинять музыку, алгоритм должен научиться понимать зависимости между этими числами на разных временных масштабах. Допустим, мы научились генерировать короткие и неплохо звучащие отрывки, но сложить целое произведение из них очень сложно. Иными словами, этюд на фортепьяно и симфония — это большая разница, и до сочинения нейросетями симфоний еще довольно далеко. Зато они уже неплохо справляются с имитацией авторского стиля в текстах песен, что можно увидеть на примере «Нейронной обороны», проекта сотрудников Яндекса, которые научили нейросеть сочинять тексты песен в стиле Егора Летова, а затем положили их на музыку.

В ближайшем будущем мы наверняка увидим еще много проектов, которые будут использовать нейросети и для написания текстов, и для генерации музыки. Сложно сказать, как это повлияет на искусство, но нейросети в составе рекомендательных сервисов на него уже совершенно точно повлияли: сегодня мы совсем иначе слушаем и открываем для себя музыку, этот процесс стал проще и интереснее, и это прекрасно.

Подпишитесь на рассылку Forbes Все сразу Лучшее за день Лучшее за неделю Идеи для бизнеса

Мы рассказали о неочевидных возможностях Apple Music и YouTube Music. Пришло время посмотреть, какие скрытые функции есть в «Яндекс.Музыке», втором по популярности платном стриминге у читателей «Афиши Daily».

Включите темную тему

Самое лучшее в темной теме «Яндекс.Музыки» — она есть и в приложении, и на сайте. Если будете на вечеринке ставить музыку с ноутбука, оцените, насколько удобно — свет от экрана не бьет в глаза.

Ищите песню по строчке

Для тех, кто не помнит ни имени музыканта, ни названия песни, но почему-то знает какую-то случайную строчку. «Яндекс.Музыка» найдет песню по строчке, если в каталоге есть ее текст. Иногда песня ищется по напеву, например, «эрондондон» поможет найти песню «Get Low» из Need for Speed: Underground.

Слушайте редакторские и умные плейлисты

В «Яндекс.Музыке» три вида плейлистов: составленные пользователями, редакторами стриминга и алгоритмами. Последних четыре, и они уникальны для каждого слушателя: «Плейлист дня», «Дежавю», «Премьера» и «Тайник». Чем больше песен вы слушаете, чем больше лайкаете или дизлайкаете, тем более интересными они будут. Остальные составлены или редакторами «Яндекс.Музыки», например как «Хайп», или пользователями, например как сборники канала «Всякая годная попса».

Читайте также:  Температура жесткого диска как узнать

Ищите в стриминге музыку, которую услышали в такси

Мобильное приложение распознает музыку, прямо как Shazam, и узнает даже ту песню, которой нет в библиотеке. Но если она есть в сервисе, «Яндекс.Музыка» сразу предложит добавить ее в медиатеку и сохранит в отдельный плейлист.

Не так давно «Яндекс» добавил в стриминговый сервис «Яндекс.Музыка» новую функцию — умные плейлисты, помогающие в выборе подходящих композиций.

Подборки треков в таких плейлистах формируются с учётом вкусов и предпочтений конкретного пользователя с помощью специального алгоритма. В зависимости от того, насколько активно он слушает музыку в этом сервисе, ему может быть доступно от одной до четырёх подборок: «Плейлист дня», «Дежавю», «Премьера» и «Тайник».

  • image

    4. Распознавание треков

    Как пользоваться: нажать на иконку с микрофоном на вкладке «Поиск» в приложении.

    Чтобы определить, какой трек играет, можно воспользоваться Shazam (программа автоматически синхронизируется с Apple Music) или голосовым помощником. Но если вы уже привыкли собирать всю фонотеку в сервисе «Яндекса», то «шазамить» песни можно и в нём. Результаты поиска автоматически перейдут в отдельный плейлист «Распознано».

5. История прослушиваний

Как посмотреть: в разделе «Моя музыка» → «История» в браузерной версии сервиса.

К сожалению, расширенная статистика прослушиваний здесь не отображается, зато видны последние 2 000 композиций. Это пригодится, если вам понравился трек из рекомендаций, но вы не успели запомнить его название.

6. Совместные плейлисты

Как пользоваться: перейти к нужному плейлисту в браузерной версии сервиса, нажать на «…» и «Добавить соавтора». Полученной ссылкой можно сразу поделиться удобным способом.

Коллективный плейлист — это подборка, которую вы можете составить с друзьями перед вечеринкой или путешествием. Можно добавлять треки как в браузерной версии, так и из приложения.

Читайте также:  Топ интересных игр 2018

7. Тёмная тема

Как включить: в браузерной версии сервиса или в приложении нужно зайти в настройки, выбрать раздел «Прочее» и переключить тумблер напротив пункта «Тёмная тема».

Кому-то тёмные интерфейсы кажутся более симпатичными, другие пользуются ими, чтобы не мешать окружающим светом смартфона, а пользователи устройств с OLED-экранами экономят проценты заряда аккумулятора.

8. Рейтинг исполнителей

Где посмотреть: во вкладке «Инфо» на странице артиста или группы.

Вы можете узнать, сколько людей слушали вашу любимую группу на «Яндекс.Музыке» в этом месяце, насколько популярны похожие на неё исполнители и в каких регионах живут ваши единомышленники.

Статистика прослушиваний группы The Cure

9. Импорт треков

Как пользоваться: зайти на страницу импорта музыкальных коллекций и загрузить файл в формате TXT, PLS или M3U. Также можно скопировать список песен из заметки или текстового файла.

Если вы привыкли хранить плейлисты из MP3-файлов на компьютере, то перегнать любимые подборки из Winamp в «Яндекс.Музыку» будет нетрудно. Но с аудиозаписями из «ВКонтакте» этот трюк не сработает: мы попробовали скопировать содержимое страницы со списком песен, он был распознан некорректно.

10. Покупка билетов на концерты

Как пользоваться: отмечать лайками любимых исполнителей и периодически проверять раздел «Концерты» на вкладке «Моя музыка» в браузерной версии сервиса.

С этой функцией можно следить за афишей концертов любимых исполнителей. Например, я отметил сердечками The Cure и Foals, а сервис предложил купить билеты на их выступления.

“>

Мы рассказали о неочевидных возможностях Apple Music и YouTube Music. Пришло время посмотреть, какие скрытые функции есть в «Яндекс.Музыке», втором по популярности платном стриминге у читателей «Афиши Daily».

Включите темную тему

Самое лучшее в темной теме «Яндекс.Музыки» — она есть и в приложении, и на сайте. Если будете на вечеринке ставить музыку с ноутбука, оцените, насколько удобно — свет от экрана не бьет в глаза.

Ищите песню по строчке

Для тех, кто не помнит ни имени музыканта, ни названия песни, но почему-то знает какую-то случайную строчку. «Яндекс.Музыка» найдет песню по строчке, если в каталоге есть ее текст. Иногда песня ищется по напеву, например, «эрондондон» поможет найти песню «Get Low» из Need for Speed: Underground.

Слушайте редакторские и умные плейлисты

В «Яндекс.Музыке» три вида плейлистов: составленные пользователями, редакторами стриминга и алгоритмами. Последних четыре, и они уникальны для каждого слушателя: «Плейлист дня», «Дежавю», «Премьера» и «Тайник». Чем больше песен вы слушаете, чем больше лайкаете или дизлайкаете, тем более интересными они будут. Остальные составлены или редакторами «Яндекс.Музыки», например как «Хайп», или пользователями, например как сборники канала «Всякая годная попса».

Читайте также:  Со скольки лет можно идти в президенты

Ищите в стриминге музыку, которую услышали в такси

Мобильное приложение распознает музыку, прямо как Shazam, и узнает даже ту песню, которой нет в библиотеке. Но если она есть в сервисе, «Яндекс.Музыка» сразу предложит добавить ее в медиатеку и сохранит в отдельный плейлист.

Не так давно «Яндекс» добавил в стриминговый сервис «Яндекс.Музыка» новую функцию — умные плейлисты, помогающие в выборе подходящих композиций.

Подборки треков в таких плейлистах формируются с учётом вкусов и предпочтений конкретного пользователя с помощью специального алгоритма. В зависимости от того, насколько активно он слушает музыку в этом сервисе, ему может быть доступно от одной до четырёх подборок: «Плейлист дня», «Дежавю», «Премьера» и «Тайник».

Эти плейлисты можно добавлять в личную коллекцию, а также скачивать на устройство для прослушивания без соединения с интернетом.

Кураторские плейлисты, подкасты и встроенный аналог Shazam, о которых могут не знать подписчики сервиса.

1. Умные плейлисты

Где послушать: на вкладке «Главное» в браузерной версии сервиса или в приложении.

Умные плейлисты составляются на основе того, как вы слушаете музыку. Учитываются пропуски треков, лайки, дизлайки и даже более тонкие нюансы вроде увеличения громкости. Сервис составляет четыре умных плейлиста.

  • Плейлист дня. Эта подборка обновляется каждый день. В неё могут входить как знакомые вам, так и новые треки, подобранные на основе предыдущих прослушиваний.
  • Плейлист «Тайник». Состоит из треков, которые вы добавили в фонотеку, но ещё не успели послушать. Удобно, если вы недавно наполнили коллекцию несколькими альбомами и не знаете, с прослушивания какого из них начать.
  • Плейлист «Дежавю». Эта подборка включает совершенно новые композиции, которые вы ещё не слышали (ну или не слушали в «Яндекс.Музыке»).
  • Плейлист «Премьера». Еженедельный дайджест со свежими релизами. По мнению сервиса, они могут вам понравиться.

Читайте также:  Стоимость консультант и его помесячного обновления

2. Кураторские плейлисты

Где послушать: в разделе «Кураторы» в подборках на главной странице сервиса или на главной вкладке в приложении.

Если умные плейлисты в большинстве случаев «стреляют» мимо, то живые люди составляют более концептуальные подборки. Преимущество «Яндекс.Музыки» в сотрудничестве с авторитетными кураторами — отечественными медиа и радиостанциями. Здесь, например, можно послушать песни для ночных прогулок от «Стороны», хип-хоп-дайджест от Studio 21 или панк-плейлист от Sadwave.

3. Подкасты

Где послушать: в разделе «Немузыка» на вкладке «Главное» в браузере и приложении или в результатах поиска.

Для работы с такими записями уже придумано немало других удобных программ, но если вы хотите собрать все аудио в одном сервисе, поможет «Яндекс.Музыка». Подкасты Лайфхакера тут тоже есть.

4. Распознавание треков

Как пользоваться: нажать на иконку с микрофоном на вкладке «Поиск» в приложении.

Чтобы определить, какой трек играет, можно воспользоваться Shazam (программа автоматически синхронизируется с Apple Music) или голосовым помощником. Но если вы уже привыкли собирать всю фонотеку в сервисе «Яндекса», то «шазамить» песни можно и в нём. Результаты поиска автоматически перейдут в отдельный плейлист «Распознано».

5. История прослушиваний

Как посмотреть: в разделе «Моя музыка» → «История» в браузерной версии сервиса.

К сожалению, расширенная статистика прослушиваний здесь не отображается, зато видны последние 2 000 композиций. Это пригодится, если вам понравился трек из рекомендаций, но вы не успели запомнить его название.

6. Совместные плейлисты

Как пользоваться: перейти к нужному плейлисту в браузерной версии сервиса, нажать на «…» и «Добавить соавтора». Полученной ссылкой можно сразу поделиться удобным способом.

Коллективный плейлист — это подборка, которую вы можете составить с друзьями перед вечеринкой или путешествием. Можно добавлять треки как в браузерной версии, так и из приложения.

Читайте также:  Что можно написать в профиле стим

7. Тёмная тема

Как включить: в браузерной версии сервиса или в приложении нужно зайти в настройки, выбрать раздел «Прочее» и переключить тумблер напротив пункта «Тёмная тема».

Кому-то тёмные интерфейсы кажутся более симпатичными, другие пользуются ими, чтобы не мешать окружающим светом смартфона, а пользователи устройств с OLED-экранами экономят проценты заряда аккумулятора.

8. Рейтинг исполнителей

Где посмотреть: во вкладке «Инфо» на странице артиста или группы.

Вы можете узнать, сколько людей слушали вашу любимую группу на «Яндекс.Музыке» в этом месяце, насколько популярны похожие на неё исполнители и в каких регионах живут ваши единомышленники.

Статистика прослушиваний группы The Cure

9. Импорт треков

Как пользоваться: зайти на страницу импорта музыкальных коллекций и загрузить файл в формате TXT, PLS или M3U. Также можно скопировать список песен из заметки или текстового файла.

Если вы привыкли хранить плейлисты из MP3-файлов на компьютере, то перегнать любимые подборки из Winamp в «Яндекс.Музыку» будет нетрудно. Но с аудиозаписями из «ВКонтакте» этот трюк не сработает: мы попробовали скопировать содержимое страницы со списком песен, он был распознан некорректно.

10. Покупка билетов на концерты

Как пользоваться: отмечать лайками любимых исполнителей и периодически проверять раздел «Концерты» на вкладке «Моя музыка» в браузерной версии сервиса.

С этой функцией можно следить за афишей концертов любимых исполнителей. Например, я отметил сердечками The Cure и Foals, а сервис предложил купить билеты на их выступления.

“>

Крупнейшие радиохолдинги были возмущены использованием названий радиостанций без согласования с ними

«Яндекс» полностью удалил раздел «Как на радио» из своего нового сервиса «Яндекс.Радио»

«Яндекс» полностью удалил раздел «Как на радио» из своего нового сервиса «Яндекс.Радио», говорится в сообщении компании. Это был раздел, который помогал пользователям «Яндекс.Радио» сориентироваться и выбрать подходящий тип музыки, соответствующий контенту популярных эфирных радиостанций – «Европа плюс», «Шоколад», «Серебряный дождь» и др.

Музыкальный сервис «Яндекса» вызвал претензии у «Европейской медиагруппы»

ЕМГ опасается, что у слушателей сложится ошибочное представление о радиостанциях, представленных на «Яндекс.радио»

Это произошло после того, как крупнейшие радиохолдинги возмутились, что «Яндекс» использует названия их радиостанций без согласования с ними. В частности, «Европейская медиагруппа» (ЕМГ) в тот же день, когда «Яндекс запустил свой новый сервис, потребовала от поисковика прекратить использование названий радиостанций, входящих в ЕМГ.

Позже в том же духе высказался гендиректор «Серебряного дождя». Он счел упоминание радиостанции в сервисе «Яндекс.Радио» незаконным. «Серебряный дождь», по его словам, не давал согласие как на участие в проекте «Яндекс.Радио», так и на любое упоминание станции на этом сервисе», говорил Савицкий «Ведомостям».

Ранее по теме:Радиостанции возмутились, что «Яндекс» использовал их названия в своем новом музыкальном сервисе

«Из уважения к нашим партнерам мы приняли решение полностью удалить раздел “Как на радио”», — сообщил «Яндекс». «Мы надеемся, что отключение станций “Как на радио” не расстроит наших пользователей. На этот раздел сервиса приходилось всего 8% прослушиваний. Мы будем рады видеть в «Яндекс.Радио» компании, которые хотели бы, чтобы определенная музыка ассоциировалась именно с ними. Мы считаем возможным появление станции, например, какого-нибудь популярного музыкального фестиваля», — говорится в сообщении «Яндекса».

«Яндекс» запустил музыкальный сервис «Яндекс.Радио» на прошлой неделе. Он позволяет пользователям бесплатно слушать музыку онлайн, а также подбирает музыкальные треки по темам и настроению. Монетизируется сервис за счет аудиорекламы.

Новости СМИ2

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
Добавить комментарий