好奇soundhound的搜索方法，在想能不能用到歌曲推薦上
略失望，和歌曲推薦需要的處理原音頻還是差得有點遠。。
稍微列一下這個專利裏說的原理
1）不保存實際的歌曲音頻，保存每個用戶的查詢片段，然後你來查新歌的話，就是和已經標記好的片段去匹配。有點類似監督學習
2）裏面的一些名詞。
tag：其實不是標籤，就是聲音片段。
key：tag經過一個算法——提取一些音頻特徵，聲調，音量，持續時間什麼的——轉換成的一個量化的向量。
3）然後，就是匹配了。有點長，我就懶得看完了。
當要查詢一個聲音片段時，先按統一的算法，轉換成key，然後按匹配算法，和數據庫中保存的key匹配。
中間還有些細節，聲音片段是切片的之類的，就不列了。
所以soundhound能搜索哼唱，其實他根本就不是去和原曲匹配- -b
tag和key的數據來源，略有提到，用些激勵手段讓用戶錄入