随着技术的不断发展，消费者多元的需求也越来越能够得到满足。譬如，本文提到的声音搜索就是这样一门满足消费者音乐搜索需求的产品，它不仅能提供通过复制原声进行匹配的搜索，还支持来自人声的哼唱搜索。

　　当你开车行驶在路上的时候，突然从电台里传来一段熟悉的旋律，你忍不住想把它找出来，却想不起它叫什么名字。这段熟悉的场景出现在王磊的商业构想里，他为其续写的解决方案是这样的：打开手机上一款叫做音乐雷达的应用，对着它哼出熟悉的旋律，系统即会根据旋律前往数据库搜索，并将完整的音乐呈现在界面上。

　　这种以旋律搜音乐的功能其实并不神秘，国内外互联网巨头多有布局。而在不久前，微信在摇一摇中悄然上线了音乐外放的原声搜索功能，令音乐搜索的想象空间进一步放大。

　　音乐雷达与众不同的地方在于，它不仅能提供通过复制原声进行匹配的搜索，还支持来自人声的哼唱搜索。

　　音乐雷达创始人王磊告诉记者，跟原声搜索相比，哼唱搜索在技术难度上要高得多。前者只需从数据库中找到一段和片段一样的音乐，最多需要考虑噪音干扰或者节奏快慢，但后者除了要对噪音干扰进行抑制外，还需要针对用户的跑调、音高的不准进行处理。“前者是精确搜索，后者是模糊搜索。”他说。

　　双向布局

　　2006年，在中科院自动化研究所读博的王磊开始接触语音识别这一领域，在实验室环境下进行人声与数据库的匹配。彼时，国内尚未具备移动互联网的环境，而在音乐搜索、识别和交互领域也尚未出现完整的商业模式。面对尚不成熟的市场，王磊选择了蛰伏。

　　让王磊产生创业冲动的契机来自于国外一家叫做Shazam的公司。2011年，做音乐搜索的Shazam不仅走通了技术路线，还一举贯通了商业模式。

　　简单来说，Shazam类似于一个音乐分发平台，通过搜索技术引导用户下载音乐，然后付费购买。王磊发现， 2011年全年，苹果音乐商店七八十亿美元的销售额中，有10%是Shazam贡献的。这让他万分感慨：音乐搜索市场的好时代来临了。

　　然而，对比国外环境，无论是西欧还是北美，用户的信用卡付费比例都相当高，而国内对虚拟产品进行付费的环境并不成熟，单纯复制Shazam的模式，可行性显然不强。

　　正是基于这样的考虑，王磊才为音乐雷达这一产品选择了两条腿走路的方式，在2B和2C领域进行双向布局。

　　在盈利模式上，音乐雷达在C端以B的角色上线，接入中移动音乐基地开放平台，一旦用户在音乐雷达上搜索到好的歌曲，便能直接在手机上付费下载并设置为彩铃，而音乐雷达可以从中获得25%～30%的分成。王磊告诉《天下网商·经理人》记者，目前，付费彩铃用户主要集中在三线以下城市。

　　此外，音乐雷达还通过嵌入其他音乐客户端，成为技术提供商，酷狗音乐、酷我音乐和中移动的咪咕音乐上关于音乐搜索的技术，都集成了音乐雷达的产品。

　　技术原理

　　从原理来看，音乐搜索属于语音识别的一个子项目，基于“深度学习”的理论——这项技术通过模拟人脑的行为，在达到一定积累后，根据算法识别出相应的内容。

　　深度学习最早的应用是在谷歌。谷歌开发了一款深度学习机，无需人工标注，直接将图片输入机器，几个月后，计算机就能从输入的图片里找到相似或相同的物品。

　　王磊告诉《天下网商·经理人》记者，与大多数人的理解不同，音乐搜索和语言无关，其主要判断依据是旋律而非唱词。用户在客户端录音并上传到音乐雷达的服务器后，后台系统首先要将其中的旋律特征提取出来，生成一个音符的时间序列，然后再和数据库进行快速匹配，找到与该时间序列一致或相似的文件，最终输出到用户端。其中技术水准的评判主要依据正确率和响应速度。

　　纵观国内外市场，目前人声哼唱搜索技术真正投入商用的案例仍然寥寥无几，除了音乐雷达，只有另一款国外应用 SoundHound。

　　通过手机预装，音乐雷达已经覆盖了中国4亿用户，而从数据来看，用户从地域分布到年龄、身份特征等都较为分散。

　　具体来看，三线以下城市用户往往是带来彩铃收入的高价值用户，而北上广深等一线城市用户，很少有人会为彩铃买单。他们中许多人使用搜索更多是为了找到一首熟悉的歌曲，甚至仅仅是出于好玩，希望了解自己的歌声是否跑调而不停对着App唱歌。

　　数据积累做乘法

　　从目前的使用场景来看，用户在开车、看电视的时候是使用音乐雷达App最为密集的情景。在不少地方，用户是在已经并不常见的迪厅使用音乐雷达，这一点让王磊颇感惊讶，因为这一场景并未在他的设想之中。

　　超出预期设想之外的结果，让王磊更珍视数据的积累。“原始录音我们都会保存，每天从中抽样1000条进行人工监测，结果发现很多的录音背景是迪厅音乐。”

　　王磊向记者透露，去年12月31日湖南卫视的跨年演唱会，也曾一度让音乐雷达的流量飙升。

　　数据积累渐多，王磊开始对未来进行勾画：音乐雷达将利用数据为B端提供服务。比如：某个地区的消费者喜欢什么样的音乐、适合做什么样的广告，这些数据对中移动这样的音乐基地来说，具有不可估量的意义。而音乐雷达涉足这样的数据服务，有其先发优势。

　　王磊举了个例子：一个用户经常听关于加勒比海的歌曲，音乐雷达就可以向其推送加勒比海的旅游广告;而听甲壳虫的用户，基本是收入较高的中年人，这一类人也许正在面临换房、换车，音乐雷达可以向其推送汽车广告。

　　与此同时，借助数据说话，在很多时候也为团队的合作带来了便利。在此之前，广东阳江市的一名歌手曾委托音乐雷达为其歌曲做个人推荐，音乐雷达的技术团队在后台数据统计中发现，阳江本地用户对该歌手的搜索排名非常之高。这一合作遂很快达成。

　　从2013年初上线至今，音乐雷达已经接近盈亏平衡，并建立起了拥有2000万首歌曲的数据库。

　　对于王磊来说，除了把服务尽可能做好外，他也希望在未来的时间里，将音乐导购商业化的步子迈得更快一些。