Где слушать музыку и подкасты: сравниваем 5 стриминговых сервисов

Сравниваем три крупнейших стриминговых сервиса, чтобы понять, какой плеер выбрать.

Начать хотелось бы с самого рекламируемого отечественного сервиса и, одновременно, самого неоднозначного. Когда-то Вконтакте решили лицензировать свои музыкальные архивы и получать с пользователей копейку, которой в будущем можно было бы делиться с музыкантами. И это хорошо.

Но куда больше вопросов появляется, когда начинаешь пользоваться им. Есть, конечно же, у сервиса плюсы. Например, приятное оформление, удобный и привычный интерфейс, а также большое разнообразие исполнителей. В том числе, есть непопулярные отечественные.

Но, во-первых, Вконтакте не сильно беспокоится о качестве своего звука. И даже в хороших наушниках можно услышать характерные погрешности обработки внутри приложения. Конечно, большинство пользователей это не будет волновать. Но для людей, которые хотя бы немного разбираются в приятном звуке, BOOM категорически не подходит.

Во-вторых, создается такое впечатление, что сервис вообще не умеет в подборку музыки. Почти всегда он предлагает песни из чартов. Иногда подкидывает то, что известно уже давно. Поэтому, как сильно вы бы не хотели узнать новых исполнителей, Вконтакте их никак не продвигает. А их нейросеть достаточно примитивна, чтобы сделать подборки интересными.

Регистрация в Spotify

Если у вас еще нет аккаунта в Spotify, то первым делом нужно зарегистрироваться. Сделать это без VPN, находясь за пределами «избранных» стран — не получится. Поэтому запускайте свой любимый браузер со своим любимым VPN-сервисом (например, Firefox и Hoxx VPN), заходите на и регистрируйтесь. Естественно, при этом нужно использовать VPN одной из поддерживаемых стран (лучше всего США).

Зарегистрировались? Можно пользоваться. Вариантов два — либо использовать web-интерфейс Spotify, либо официальный клиент (который сделан на Электроне, то есть фактически тот же web-player, но упакованный в отдельное приложение).

Spotify

Сколько стоит стандартная подписка: 169 Р Можно ли слушать бесплатно: да Демопериод: 3 месяца премиум-тарифа бесплатно Сколько треков доступно: более 60 млн

«Спотифай» запустился в России только в 2020 году. Сервис ценят в основном за уникальную систему рекомендаций. Если большинство сервисов для рекомендаций используют компьютерные алгоритмы, то в «Спотифае» вам могут посоветовать созданный пользователем плейлист. Такие подборки можете составлять и вы — они будут доступны в поиске или по прямой ссылке. На создателей плейлистов можно подписываться и видеть их другие работы.

Читайте также:  VoLTE на Honor или Huawei: что это такое, как включить или отключить

«Спотифай» советует не топ-исполнителей по жанру, а скорее малоизвестных ребят. Чем больше музыки я слушал, тем больше нового и малоизвестного он мне посоветовал. Хотя обычно рекомендации в стримингах работают проще: послушал трек с пометкой «рок» — тебе советуют AC/DC, послушал кого-то с пометкой «рэп» — добро пожаловать к Тимати.

/list/education-podcasts/ Киборги, феминитивы и современное искусство: 14 прекрасных образовательных подкастов

Сервисом можно пользоваться бесплатно, большая часть функций не требует премиум-тарифа. Из ограничений — будет реклама, а переключиться на следующий трек можно только шесть раз в час. Нельзя слушать офлайн.

У «Спотифая» большой выбор подписок. Стандартная на одного человека стоит 169 Р. Для двоих премиум-аккаунт обойдется в 229 Р. Есть семейный тарифный план, который работает на шесть аккаунтов одновременно, за 269 Р. Студентам премиум обойдется в 85 Р.

Когда вы заходите в «Спотифай» первый раз, он попросит отметить интересующих артистов. Так начинает собирать данные система рекомендаций

Когда ищешь музыку, стриминг рекомендует плейлисты пользователей. Например, можно найти известный трек в необычной аранжировке

Когда вы заходите в «Спотифай» первый раз, он попросит отметить интересующих артистов. Так начинает собирать данные система рекомендаций

Когда ищешь музыку, стриминг рекомендует плейлисты пользователей. Например, можно найти известный трек в необычной аранжировке

Скачать музыку с Spotify на мобильный

Spotify позволяет загружать музыку практически на каждом экране в своих мобильных приложениях, но эта опция, как ни странно, зависит от того, где вы находитесь. Хотя вы можете скачать любую песню или альбом, если у вас есть Spotify Premium, давайте начнем с самого очевидного — вашего плейлиста Liked Songs.

СВЯЗАННЫЙ: Как отменить премию Spotify

Для этого откройте приложение Spotify на своем iPhone, IPad, или Android устройства, а затем перейдите на вкладку «Ваша библиотека».

В разделе «Музыка»> «Плейлисты» нажмите «Liked Songs».

Теперь вы увидите большую опцию «Скачать» вверху. Нажмите на переключатель рядом с ним, чтобы начать загрузку понравившихся песен. Теперь, когда вам нравятся песни, они будут сохранены в вашей библиотеке и автоматически загружены на ваше устройство. И да, эта функция работает для любого плейлиста в вашей библиотеке.

Но это единственный выключатель. Что делать, если вы хотите загрузить только определенный альбом, возможно, не добавляя их в свой плейлист Liked Songs?

Перейдите к альбому или списку воспроизведения и нажмите кнопку «Загрузить» под описанием.

Музыка будет добавлена ​​в вашу библиотеку (но не в ваш плейлист Liked Songs), и Spotify начнет загружать песни мгновенно, пока вы находитесь на Wi-Fi.

Теперь, если ваш смартфон или планшет подключается к Интернету каждые 30 дней, загруженные песни будут доступны для автономного использования.

Вы не можете напрямую загружать отдельные песни. Вместо этого вам придется использовать функцию Liked Songs. Коснитесь значка «Сердце», который находится рядом с отдельной песней, и выберите «Нравится». Если у вас включена функция загрузки для плейлиста «Нравится песни», они будут доступны для прослушивания в автономном режиме.

Установка TuneFab

Чтобы установить TuneFab, нам просто нужно дважды щелкнуть загруженный файл и следовать инструкциям: установщик в виде мастера проведет нас через процесс установки, где мы сможем выбрать язык, путь установки и создать или нет ярлык на рабочем столе.

Установка TuneFab

В конце этапа установки нам будет предложено запустить программное обеспечение, что мы и собираемся сделать.

Для этого установите флажок «Запустить TuneFab Spotify Music Converter» и нажмите кнопку «Готово»: программное обеспечение будет запущено, и через несколько секунд вы увидите экран панели управления основной программы.

Установка TuneFab

Seaborn — самые быстрые графики на всем диком Windows

Мы не будем писать подробно о работе с этой библиотекой, если хотите поиграться с seaborn у них есть хорошая документация.

Мы же поясним самые важные на наш взгляд моменты.

Итак, мы хотим визуализировать, например, распределенность треков в нашем плейлисте по длительности в минутах (не зря же мы делили миллисекунды, в конце-концов).

Seaborn — самые быстрые графики на всем диком Windows

# Длительность в минутах ax = (ldf[’duration_min’], shade=True, color=»#1DB954″, cut=0) («Длительность (в минутах)») # подпись оси x («Распределение (в %)») # подпись оси y («Распределенность аудиотеки по длительности») # подпись заголовка

Здесь мы используем диаграмму распеределенности (kdeplot) библиотеки seaborn (здесь sns) в параметрах пишем: данные, которые хотим визуализировать (ldf[’duration_min’]), оставляем заливку ниже линии распределенности (shade=True), указываем цвет линии и заливки (color=»#1DB954″ — здесь мы взяли официальный зеленый Spotify) убрали у графика предсказывающую функцию (cut=0) — график распределенности предсказывает какие значения могут принимать наши данные, при расширении шкалы, по которой рассчитывается распределенность.

Дальше мы просто создаем подписи к осям и пишем заголовок к графику — в принципе, это делать не обязательно, но желательно.

И вот что вышло:

Кроме того, на один график можно поместить две линии распределенности:

Seaborn — самые быстрые графики на всем диком Windows

# Распределённость valence и energy ax = (df[’valence’], shade=False, color=»red», cut=0) ax = (df[’energy’], shade=False, color=»blue», cut=0) («Значение (0:1)») («Распределение (в %)») («Распределённость valence и energy»)

Можно посмотреть на зависимости некоторых из музыкальных характеристик. Например, с помощью точечных диаграмм (scatterplot). В аттрибуты записываем значения по x и y, в data — данные. В нашем случае в data мы записываем DataFrame с данными, а в x и y — нужные нам ключи с данными (danceability, energy)

# Зависимость danceability и energy ax = (x=»energy», y=»valence», data=ldf) («Зависимость danceability и energy»)

Но самое интересное — это построить сразу несколько графиков:

# Строим 9 графиков разом fig, axes = (nrows=3, ncols=3, figsize=(10, 10), dpi=300) _adjust(hspace=0.4, wspace=0.7)

Seaborn — самые быстрые графики на всем диком Windows

Здесь мы используем модуль pylab для того, чтобы сначала построить сетку, которую мы потом наполним графиками:сначала мы записываем характеристики сетки в subplots: nrows (количество строк), ncols (количество колонок), figsize (размер каждого графика в дюймах), dpi (плотность точек на дюйм — чем больше, чем четче график).

Записываем мы subplots в две переменные (fig, axes) — первая поможет прописать в атрибут subplots_adjust расстояние между графиками между строк (hspace) и на расстояние между колонок (wspace)

(3, 3, 1) ac = (ldf[’acousticness’], shade=False, color=»green», cut=0) (3, 3, 2) ac = (ldf[’danceability’], shade=False, color=»green», cut=0) […] ()

Затем мы начинаем заполнять сетку. Сначала указываем место, которое будет занимать график — (3, 3, 1). обратите внимание, что первые два числа — всегда повторение nrows и ncols. Затем, по знакомой схеме создаем график (и он может быть любым) и командой () выводим графики на экран.

И — вуаля!

Seaborn — самые быстрые графики на всем диком Windows

Так, одно API и две библиотека Python помогают нам лучше понять себя и свои музыкальные пристрастия: любим мы более энергичную музыку или нет, а также позитивная она, меланхоличная или вовсе, депрессивная; любим мы свои песни без слов или с текстами (сейчас любители классики и рэпа с подозрительно посмотрели на друг друга).

Так или иначе, теперь вы можете получить доступ к данным о своей аудиотеке, а что с ними делать и как их анализировать — решать вам.