{
"id": "ZW5qb3ktdGhlLXNpbGVuY2UtZGVwZWNoZS1tb2Rl",
"key": "C",
"mode": "minor",
"camelot": "5A",
"tempo": 113,
"duration": "4:15",
"popularity": 76,
"energy": 84,
"danceability": 66,
"happiness": 75,
"acousticness": 20,
"instrumentalness": 0,
"liveness": 8,
"speechiness": 3,
"loudness": "-6 dB"
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curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13551/spotify+mood+api/30110/mood+detection&track_id=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए स्पॉटिफाई मूड API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
Spotify मूड एपीआई संगीत ट्रैक का विश्लेषण करता है और विस्तृत ऑडियो विशेषताएँ प्रदान करता है जो गीत के समग्र मूड, ऊर्जा और संगीत प्रोफ़ाइल की पहचान करने में मदद करती हैं आगे स्पॉटिफ़ाई ट्रैक या इसकी पहचानकर्ता सबमिट करके एपीआई संरचित जानकारी लौटाता है जिसे यह समझने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि एक ट्रैक कैसे звучता है और कैसा लगता है
एपीआई एक व्यापक श्रृंखला के संगीत गुण प्रदान करता है जिसमें ट्रैक नाम, एल्बम, संगीत कुंजी, मोड, कैमेलॉट नोटेशन, टेम्पो, अवधि, लोकप्रियता, ऊर्जा, डांसबिलिटी, खुशी, ध्वनिकता, वाद्ययंत्रता, जीवंतता, भाषणता और ऊँचाई शामिल हैं ये मैट्रिक्स ट्रैक के ध्वनिक विशेषताओं का एक व्यापक प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं और विभिन्न मूड, सुनने के संदर्भों और संगीत प्राथमिकताओं के अनुसार गीतों को वर्गीकृत करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है
मूड डिटेक्शन एंडपॉइंट एक Spotify ट्रैक के विस्तृत ऑडियो विशेषताओं को लौटाता है जिसमें मूड ऊर्जा डांस क्षमताएं खुशी टेम्पो ध्वनिकता वाद्ययंत्रता और भी बहुत कुछ शामिल है यह डेटा उपयोगकर्ताओं को ट्रैक की समग्र भावना और संगीत प्रोफ़ाइल को समझने में मदद करता है
प्रतिक्रिया में मुख्य क्षेत्रों में "id" "key" "mode" "tempo" "duration" "popularity" "energy" "danceability" "happiness" "acousticness" "instrumentalness" "liveness" "speechiness" और "loudness" शामिल हैं प्रत्येक क्षेत्र ट्रैक की ऑडियो विशेषताओं के बारे में विशिष्ट जानकारी提供 करता है
उत्तर डेटा एक JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें प्रत्येक कुंजी एक विशेष ऑडियो विशेषता का प्रतिनिधित्व करती है उदाहरण के लिए "टेम्पो" प्रति मिनट बीट्स को दर्शाता है जबकि "ऊर्जा" ट्रैक की तीव्रता को दर्शाती है यह संगठन आसान पार्सिंग और विश्लेषण की अनुमति देता है
मूड डिटेक्शन एंडपॉइंट विभिन्न संगीत गुणों के बारे में जानकारी प्रदान करता है जिसमें मूड, ऊर्जा स्तर, डांसबिलिटी, खुशी, टेम्पो और ध्वन्यात्मक विशेषताएँ शामिल हैं यह समग्र डेटा गानों को उनकी भावनात्मक और ध्वनि गुणवत्ता के आधार पर वर्गीकृत करने में मदद करता है
उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को Spotify ट्रैक आईडी को पैरामीटर के रूप में प्रदान करके कस्टमाइज़ कर सकते हैं इससे एपीआई को विशिष्ट ट्रैकों का विश्लेषण करने और दिए गए पहचाने जाने वाले के आधार पर अनुकूलित ऑडियो विशेषताएँ लौटाने की अनुमति मिलती है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में संगीत अनुशंसा प्रणाली मूड के आधार पर प्लेलिस्ट निर्माण और DJs या निर्माताओं के लिए संगीत विश्लेषण शामिल हैं विस्तृत विशेषताएँ उपयोगकर्ताओं को उन ट्रैक को चयनित करने में मदद करती हैं जो विशेष भावनात्मक या ऊर्जावान संदर्भों में फिट होती हैं
डेटा सटीकता को Spotify के व्यापक संगीत कैटलॉग और ऑडियो विश्लेषण एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से बनाए रखा जाता है एपीआई Spotify के डेटा का उपयोग करता है यह सुनिश्चित करते हुए कि ऑडियो विशेषताएं ट्रैक्स के वास्तविक गुणों को दर्शाती हैं
उपयोगकर्ता स्थिर डेटा पैटर्न की अपेक्षा कर सकते हैं जैसे ऊर्जा स्तर 0 से 100 के बीच और टेम्पो मान आमतौर पर 60 से 200 बीपीएम के बीच होते हैं यह स्थिरता विभिन्न ट्रैकों के बीच विश्वसनीय तुलना और विश्लेषण की अनुमति देती है