С каждым годом всё больше выпускается музыки, но совсем не так много из неё нравится отдельно взятому человеку. Уследить за тенденциями очень сложно, если не заниматься этим сутками, а довольно часто мы слышим в самых разных местах интересные композиции, но как узнать, какая музыка играет?
Ранее ситуация была такова, что спустя месяцы или года попадалась понравившаяся и уже забытая песня, или удавалось узнать из источника автора композиции. В любом случае, процесс наполнения аудиотеки был весьма долгим и иногда мучительным, сегодня же есть Shazam.
Shazam помогает найти понравившийся трек на основании его части, более точно 10-и секундного отрывка. Благодаря специальным алгоритмам перед вами покажется название исполнителя и его композиция. Благодаря нехитрой манипуляции вы можете получить всю необходимую информацию здесь и сейчас.
Работает программа для распознавания музыки для Андроид, iPhone и в общем любых других платформах, где существует встроенный динамик и доступ в сеть. Вы абсолютно не ограничены в среде применения приложения, за многие годы работы, оно стало не только кроссплатформенным, но и прибавило множество дополнительных функций.
Изначально Shazam работал по схеме: вы звоните по номеру и включаете отрывок песни, затем вам приходит смс с названием композиции, такая услуга была платная. С того момента утекло много воды и на данный момент программа для распознавания музыки Shazam стала известна во всем мире и даже приобрела собственное выражение «шазамить» - так пользователи называют процесс поиска аудио.
Сейчас приложение умеет не только находить музыку, но и в дополнение к ней показывает вам: ссылку на официальный магазин платформы для загрузки аудио, если доступно изображение, которое содержит официальную обложку альбома. Также, если записан клип, то вы получите ссылку на него. Дополнительно внедрены функции социальной сети, где вы можете общаться с друзьями, видеть ленту их поиска, просматривать рейтинг самых популярных композиций в мире. Конечно, в программе существует история поиска и вы можете её просмотреть, если забыли название мелодии.
Также Shazam умеет синхронизироваться с другими сервисами вроде Spotify или Rdio. Умеет производить поиск по тексту песни.
Приблизительно принцип работы состоит в следующем: программа записывает 10 сек. трека. Затем загружает его на общий, центральный сервер, где по определённым точкам, используя мощного робота, происходит поиск. Вероятность найти композицию очень высокая, хоть и не 100%. В базе сервиса содержится уже свыше 40 млн песен.
Для успешного применения приложения необходимо иметь доступ к сети интернет, иначе процедура тоже будет выполнена, но по другому принципу. Отрезок запишется, но процесс распознания будет доступен, когда вы получите выход в сеть и просто нажмёте соответствующую кнопку.
Сервис Shazam бесплатен для использования в странах СНГ и нет платной версии. В общем-то существует и коммерческий вариант и единственное его преимущество – это отсутствие рекламы. Увы, но как и у многих бесплатных приложений, у Шазам заработок происходит за счет рекламы.
Использование программы крайне простое и доступно даже самому незадачливому пользователю, от вас требуется:
Стоит учитывать, что программа довольно умная и может отфильтровать шумы и помехи, если они в небольших количествах. Тем не менее, при большом уровне стороннего шума, найти мелодию не получится, вам потребуется по возможности удалить его или сменить позицию.
Лучше всего сервис работает с широко известными композициями, с англоязычными исполнителями, но вполне неплохо определяет и русские песни.
После удовлетворительного результата вы получите максимальное количество информации об исполнителе и самом произведении, не забыли разработчики и о тексте песни. Также будут представлены ссылки на дополнительные источники, вроде Wikipedia, где описывается история жизни/творчества музыканта, а иногда интересные обстоятельства написания песни.
Существуют и другие сервисы с подобным функционалом, но сравниться с Shazam очень сложно, на сегодня компания имеет капитал в более чем 1 млрд. долларов. Благодаря масштабности корпорации, очевидно, что вероятность успеха поиска становится значительно выше.
Все представленные характеристики и возможности программы делают из неё неоценимого помощника, который облегчит процесс пополнения аудиотеки многократно. Слушайте только лучшие песни вместе с Shazam!
Если у Вас остались вопросы по теме «Что такое Shazam? Основные функции и использование программы», то можете задать их в комментариях
if(function_exists("the_ratings")) { the_ratings(); } ?>
В ресторане заиграла почти забытая песня. Вы слушали её в далёком прошлом. Сколько трогательных воспоминаний способны вызвать аккорды и слова… Вы отчаянно хотите послушать эту песню снова, но вот её название напрочь вылетело из головы! Как быть? К счастью, в нашем фантастическом высокотехнологичном мире есть ответ на этот вопрос.
У вас в кармане лежит смартфон, на котором установлена программа для распознавания музыкальных произведений. Эта программа – ваш спаситель. Для того чтобы узнать название песни, не придётся ходить из угла в угол в попытках выудить из собственной памяти заветную строчку. И ведь не факт, что это получится. Программа, если дать ей «послушать» музыку, тут же сообщит название композиции. После этого можно будет слушать милые сердцу звуки снова и снова. До тех пор, пока они не станут с вами единым целым, или – до тех пор, пока вам всё это не надоест.
Широкому использованию частоты дискретизации в 44100 Гц мы обязаны, преимущественно, корпорации Sony. В своё время звуковые дорожки, закодированные таким способом, удобно было совмещать с видео в стандартах PAL (25 кадров в секунду) и NTSC (30 кадров в секунду), работать с ними, используя существующее оборудование. Весьма важно и то, что эта частота достаточна для качественной передачи звука в диапазоне до 20000 Гц. Цифровое звуковое оборудование, использующее эту частоту дискретизации, вполне соответствовало по качеству аналоговому оборудованию тех времён, когда происходило становление стандартов цифрового звука. В итоге, выбирая частоту дискретизации звука при записи, вы, вероятнее всего, остановитесь на 44100 Гц.
Private AudioFormat getFormat() {
float sampleRate = 44100;
int sampleSizeInBits = 16;
int channels = 1; //Монофонический звук
boolean signed = true; //Флаг указывает на то, используются ли числа со знаком или без
boolean bigEndian = true; //Флаг указывает на то, следует ли использовать обратный (big-endian) или прямой (little-endian) порядок байтов return new AudioFormat(sampleRate, sampleSizeInBits, channels, signed, bigEndian);
}
final AudioFormat format = getFormat(); //Заполнить объект класса AudioFormat параметрами
DataLine.Info info = new DataLine.Info(TargetDataLine.class, format);
final TargetDataLine line = (TargetDataLine) AudioSystem.getLine(info);
line.open(format);
line.start();
Теперь достаточно прочесть данные из объекта класса TargetDataLine . В примере используется флаг running , это глобальная переменная, на которую возможно воздействие из другого потока. Например, подобная переменная позволит нам остановить захват звука из потока пользовательского интерфейса с помощью кнопки «Стоп».
OutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); running = true; try { while (running) { int count = line.read(buffer, 0, buffer.length); if (count > 0) { out.write(buffer, 0, count); } } out.close(); } catch (IOException e) { System.err.println("I/O problems: " + e); System.exit(-1); }
В 19 веке Жан Батист Джозеф Фурье сделал выдающееся открытие. Заключается оно в том, что любой сигнал во временной области эквивалентен сумме некоторого количества (возможно, бесконечного) простых синусоидальных сигналов, при условии, что каждая синусоида имеет определённую частоту, амплитуду и фазу. Набор синусоид, которые формируют исходный сигнал, называют рядом Фурье .
Другими словами, можно представить практически любой сигнал, развёрнутый во времени, просто задав набор частот, амплитуд и фаз, соответствующих каждой из синусоид, которые этот сигнал формируют. Такое представление сигналов называют набором частотных интервалов . В каком-то смысле, сведения о частотных интервалах являются чем-то вроде «отпечатков пальцев» или сигнатур сигналов, развёрнутых во времени, давая нам статическое представление динамических данных.
Вот как выглядит анимированное представление Ряда Фурье для прямоугольной волны частотой 1 Гц. Здесь же показана аппроксимация исходного сигнала на основе набора синусоид. На верхнем графике сигнал показан в амплитудно-временной области, на нижнем дано его представление в амплитудно-частотном виде.
Анализ частотных характеристик сигналов значительно облегчает решение множества задач. Оперировать такими характеристиками в сфере обработки цифровых сигналов, очень удобно. Они позволяют изучать спектр сигнала (его частотные характеристики), определять, какие частоты в этом сигнале имеются, а какие – нет. После этого можно произвести фильтрацию, усилить или ослабить некоторые частоты, или просто распознать звук определённой высоты среди имеющегося набора частот.
Один из самых популярных численных алгоритмов для вычисления ДПФ называется быстрое преобразование Фурье (БПФ, FFT, Fast Fourier Transformation). На самом деле, БПФ представлен целым набором алгоритмов. Среди них чаще всего используются варианты алгоритма Кули-Тьюки (Cooley-Tukey). В основе этого алгоритма лежит принцип «разделяй и властвуй». В ходе вычислений используется рекурсивное разложение исходного ДПФ на мелкие части. Прямое вычисление ДПФ для некоторого набора данных n требует O(n 2) операций, а использование алгоритма Кули-Тьюки позволяет решить ту же задачу за O(n log n) операций.
Несложно найти подходящую библиотеку, реализующую алгоритм БПФ. Вот несколько таких библиотек для разных языков:
Public static Complex fft(Complex x) {
int N = x.length;
// fft чётных элементов
Complex even = new Complex;
for (int k = 0; k < N / 2; k++) {
even[k] = x;
}
Complex q = fft(even);
// fft нечетных элементов
Complex odd = even; // повторное использование массива
for (int k = 0; k < N / 2; k++) {
odd[k] = x;
}
Complex r = fft(odd);
// комбинируем
Complex y = new Complex[N];
for (int k = 0; k < N / 2; k++) {
double kth = -2 * k * Math.PI / N;
Complex wk = new Complex(Math.cos(kth), Math.sin(kth));
y[k] = q[k].plus(wk.times(r[k]));
y = q[k].minus(wk.times(r[k]));
}
return y;
}
Вот пример сигнала до и после БПФ-анализа.
Именно поэтому мы будем пользоваться чем-то вроде скользящего окна, или блока данных, и подвергать трансформации лишь ту часть сигнала, которая в это «окно» попадает. Размер каждого блока можно определить с использованием различных подходов. Например, если мы записываем двухканальный звук с размером образца равным 16 бит и с частотой дискретизации 44100 Гц, одна секунда такого звука займёт 176 Кб памяти (44100 образцов * 2 байта * 2 канала). Если мы установим размер скользящего окна, равный 4 Кб, то каждую секунду нам нужно будет проанализировать 44 блока данных. Это – довольно высокое разрешение для детального анализа композиции.
Вернёмся к программированию.
Byte audio = out.toByteArray()
int totalSize = audio.length
int sampledChunkSize = totalSize/chunkSize;
Complex result = ComplexMatrix;
for(int j = 0;i < sampledChunkSize; j++) {
Complex complexArray;
for(int i = 0; i < chunkSize; i++) {
complexArray[i] = Complex(audio[(j*chunkSize)+i], 0);
}
result[j] = FFT.fft(complexArray);
}
Во внутреннем цикле мы помещаем данные из временной области (образцы звука) в комплексные числа с мнимой частью равной 0. Во внешнем цикле проходим по всем блокам данных и для каждого из них запускаем БПФ-анализ.
Как только у нас будут сведения о частотных характеристиках сигнала, можно приступать к формированию цифровой сигнатуры музыкального произведения. Это – самая важная часть всего процесса распознавания музыки, который реализует Shazam. Главная сложность здесь – выбрать из огромного количества частот именно те, которые важнее всего. Чисто интуитивно мы обращаем внимание на частоты с максимальными амплитудами (обычно их называют пиками).
Однако, в одной песне диапазон «сильных» частот может варьироваться, скажем, от ноты «до» контроктавы (32,70 Гц), до ноты «до» пятой октавы (4186,01 Гц). Это – огромный интервал. Поэтому, вместо того, чтобы за сразу проанализировать весь частотный диапазон, мы можем выбрать несколько более мелких интервалов. Выбор можно сделать, основываясь на частотах, которые обычно присущи важным музыкальным компонентам, и проанализировать их по отдельности. Например, можно воспользоваться интервалами, которые вот этот программист использовал для своей реализации алгоритма Shazam. А именно, это 30 Гц – 40 Гц, 40 Гц – 80 Гц и 80 Гц – 120 Гц для низких звуков (сюда попадает, например, бас-гитара). Для средних и более высоких звуков применяются частоты 120 Гц – 180 Гц и 180 Гц – 300 Гц (сюда входит вокал и большинство других инструментов).
Теперь, когда мы определились с интервалами, можно просто найти в них частоты с самыми высокими уровнями. Эти сведения и формируют сигнатуру для конкретного анализируемого блока данных, а она, в свою очередь, является частью сигнатуры всей песни.
Public final int RANGE = new int { 40, 80, 120, 180, 300 };
// Функция для определения того, в каком диапазоне находится частота
public int getIndex(int freq) {
int i = 0;
while (RANGE[i] < freq)
i++;
return i;
}
// Результат – это комплексная матрица, полученная на предыдущем шаге
for (int t = 0; t < result.length; t++) {
for (int freq = 40; freq < 300 ; freq++) {
// Получим силу сигнала:
double mag = Math.log(results[t].abs() + 1);
// Выясним, в каком мы диапазоне:
int index = getIndex(freq);
// Сохраним самое высокое значение силы сигнала и соответствующую частоту:
if (mag > highscores[t]) {
points[t] = freq;
}
}
// сформируем хэш-тег
long h = hash(points[t], points[t], points[t], points[t]);
}
private static final int FUZ_FACTOR = 2;
private long hash(long p1, long p2, long p3, long p4) {
return (p4 - (p4 % FUZ_FACTOR)) * 100000000 + (p3 - (p3 % FUZ_FACTOR))
* 100000 + (p2 - (p2 % FUZ_FACTOR)) * 100
+ (p1 - (p1 % FUZ_FACTOR));
}
Заметьте, что мы должны учитывать то, что запись выполнена не в идеальных условиях (то есть, не в звукоизолированном помещении). Как результат, надо предусмотреть наличие в записи посторонних шумов и возможное искажение записываемого звука, зависящее от характеристик помещения. К этому вопросу стоит подойти очень серьёзно, в реальных системах стоит реализовать настройку анализа возможных искажений и посторонних звуков (fuzz factor) в зависимости от условий, в которых проводится запись.
Для упрощения поиска музыкальных композиций их сигнатуры используются как ключи в хэш-таблице. Ключам соответствуют значения времени, когда набор частот, для которых найдена сигнатура, появился в произведении, и идентификатор самого произведения (название песни и имя исполнителя, например). Вот вариант того, как подобные записи могут выглядеть в базе данных.
Если обработать таким способом некую библиотеку музыкальных записей, можно будет построить базу данных с полными сигнатурами каждого произведения.
Но не всё так просто. Дело в том, что у многих фрагментов различных произведений хэш-тэги совпадают. Например, может оказаться так, что какой-то фрагмент песни A звучит точно так же, как некий участок песни E. И тут нет ничего удивительного. Музыканты и композиторы постоянно «заимствуют» друг у друга удачные музыкальные фигуры.
Всякий раз, когда удаётся обнаружить совпадающий хэш-тег, число возможных совпадений уменьшается, но весьма вероятно, что только лишь эти сведения не позволят нам настолько сузить диапазон поиска, чтобы остановиться на единственной правильной песне. Поэтому в алгоритме распознавания музыкальных произведений нам нужно проверять ещё кое-что. А именно – речь идёт об отметках времени.
Тот фрагмент песни, что записали в ресторане, может быть из любого её места, поэтому мы просто не в состоянии напрямую сравнивать относительное время внутри записанного фрагмента с тем, что есть в базе данных.
Однако если найдено несколько совпадений, можно проанализировать относительный тайминг совпадений, и, таким образом, повысить достоверность поиска.
Например, если взглянуть в вышеприведенную таблицу, можно обнаружить, что хэш-тег 30 51 99 121 195 относится и к песне A, и к песне E. Если секундой спустя мы будем проверять хэш-тег 34 57 95 111 200, то обнаружим ещё одно совпадение с песней A, к тому же, в подобном случаем мы будем знать о том, что совпадают и хэш-теги и их распределение во времени.
// Класс, который описывает конкретный момент в произведении
private class DataPoint {
private int time;
private int songId;
public DataPoint(int songId, int time) {
this.songId = songId;
this.time = time;
}
public int getTime() {
return time;
}
public int getSongId() {
return songId;
}
}
Пусть i1
и i2
– это отметки времени в записанной песне, j1
и j2
– отметки времени в песне из базы данных. Мы можем говорить о том, что имеются два совпадения, с учётом совпадения разницы во времени, если выполняется следующее условие:
RecordedHash(i1) = SongInDBHash(j1) AND RecordedHash(i2) = SongInDBHash(j2)
AND
abs(i1 - i2) = abs (j1 - j2)
Это даёт возможность не заботиться о том, на какую именно часть песни приходится запись: на начало, середину, или на самый конец.
И, наконец, маловероятно, что каждый обработанный фрагмент записанной в «диких» условиях песни совпадёт с аналогичным фрагментом из базы данных, построенной на основе студийных записей. Запись, на основе которой мы хотим найти название произведения, будет включать в себя много шума, что приведёт к неким расхождениям при сравнении. Поэтому, вместо того, чтобы пытаться исключить из списка совпадений всё, кроме единственной верной композиции, в конце процедуры сопоставления с базой данных мы отсортируем записи, в которых нашлись совпадения. Сортировать будем в убывающем порядке. Чем больше совпадений – тем вероятнее то, что мы нашли нужную композицию. Соответственно, она окажется на вершине списка.
Вот обзор всей процедуры распознавания музыкальных композиций. Пройдёмся по нему от начала до конца.
Всё начинается с исходного звука. Потом его захватывают, находят частотные характеристики, вычисляют хэш-теги и сравнивают их с теми, что хранятся в музыкальной базе данных.
В подобных системах базы данных могут быть просто огромными, поэтому важно использовать решения, которые поддаются масштабированию. В связях таблиц баз данных особенной нужды нет, модель данных очень проста, поэтому здесь вполне подойдёт какая-нибудь разновидность NoSQL-базы данных.
Например, с их помощью можно искать музыкальный плагиат, или задействовать их для того, чтобы найти исполнителей, которые вдохновляли некоторых первопроходцев в блюзе, джазе, в рок-музыке, в поп-музыке, да в любом другом жанре.
Возможно, хорошим экспериментом станет заполнение базы данных классикой – сочинениями Баха, Бетховена, Вивальди, Вагнера, Шопена и Моцарта и поиск схожего в их работах. Так вполне можно выяснить, что даже Боб Дилан, Элвис Пресли и Роберт Джонсон не прочь были что-нибудь позаимствовать у других!
Но можем ли мы их за это винить? Уверен, что нет. Ведь музыка – это всего лишь звуковая волна, которую человек слышит, запоминает и повторяет у себя в голове. Там она развивается, меняется – до тех пор, пока её не запишут в студии и не выпустят на волю, где она вполне может вдохновить очередного гения от музыки.
О, а приходите к нам работать? :)
В современном мире много чудес. Люди в течение последних лет так сильно привыкли к что перестали обращать на них свое внимание. То, что еще совсем недавно можно было назвать не иначе, как волшебством, фантастикой и воплощением магии, сегодня уже воспринимается как типичный атрибут повседневной жизни. Одной из таких волшебных диковин является приложение Shazam. Что это такое? Об этом и пойдет речь.
Еще каких-то пару лет назад к любому видеоролику в Сети почти со стопроцентной вероятностью оставляли комментарии с просьбой подсказать, что за музыка вставлена в ролик. Да-да, было и так. Но в наши дни, при наличии в кармане смартфона, на котором установлена программа Shazam, гораздо быстрее и легче отыскать понравившуюся композицию самостоятельно.
К примеру, человек сидит в кафе: внезапно зазвучала мелодия, которую он пытался найти уже давно, но название никак не может вспомнить. Или он услышал в любимом фильме саундтрек, который хочется послушать, но найти его никак не выходит. Для каждой подобной ситуации замечательно подойдет Shazam. Что это за приложение?
Открывая приложение в первый раз, пользователь видит в самой середине главного экрана большую кнопку, предназначенную для запуска распознавания музыки. Соответственно, чтобы узнать мелодию, нужно на эту кнопку нажать. Если обстановка достаточно тихая, то никаких особых проблем с определением музыки, как правило, не возникает. Это при учете того, что песня уже содержится в базе данных программы Shazam. Что это значит? В мире существует несчетное количество мелодий. Невозможно моментально добавить в базу их все. Этот процесс происходит постепенно.
Если же в помещении очень шумно или музыка играет в транспорте, где всегда много посторонних звуков, распознавание мелодии не всегда происходит с успехом. В верхнем правом углу имеется переключатель для автоматического определения названия песни. При его включении приложение на протяжении четырех часов будет продолжать распознавать музыку. Это будет происходить даже тогда, когда пользователь из программы вышел.
Внизу размещены пять иконок меню: «Новости», «Теги», «Открытие», «Пульс» и «Старт распознавания». Меню с новостями необходимо для того, чтобы пользователь мог узнать о появлении новых клипов, обновлений. Тут можно следить за артистами и телевизионными шоу, просматривать собщения своих друзей.
В «Тегах» находятся списки с распознанной музыкой. Всего здесь два списка: «Мои теги» и «Авто». В первом расположены только те мелодии, которые пользователь нашел самостоятельно. Во втором перечислены треки, распознанные в автоматическом режиме работы. Если есть желание приобрести несколько песен одновременно, имеется кнопка с соответствующим названием - «Для покупки».
Вкладка «Открытие» дает возможность просмотреть на карте, где и какая мелодия была распознана за последнее время. Именно с этой целью приложение использует функцию геолокации. Ну и вкладка под названием «Пульс» показывает в реальном времени самую топовую музыку.
Скачать программу для платформы Android может каждый, так как она совершенно бесплатна. Для «яблочных» устройств есть три версии. В бесплатной содержится реклама. Версия Encore - полная. Она без рекламы, но платная. Третья версия - Red. Она создана для того, чтобы часть средств перечислять на благотворительность. Shazam для Windows Phone также доступна для загрузки в фирменном магазине. Хоть пользователей этой ОС и меньше, но разработчики о них позаботились.
В дополнение нужно сказать, что не существует версии Shazam для компьютера. Единственный вариант - установка эмулятора Android для ПК. Сегодня подобные программы достаточно функциональны и поддерживают большую часть мобильных приложений, так как повторяют архитектуру смартфонов и планшетов.
Shazam - это коммерческий кроссплатформенный проект (ранее был доступен только для мобильных устройств, в данный момент существует приложение для Windows 8), осуществляющий поиск информации о песнях. Штаб-квартира располагается в Лондоне . Компания была основана в 1999 году Крисом Бартоном и др . В настоящий момент в сервисе присутствуют более 11 миллионов треков.
Shazam использует встроенный микрофон мобильного телефона, чтобы собрать краткие образцы музыки, которая играет. Образец сравнивается с центральной базой данных. Если найдено совпадение, то сервис выдает информацию о треке.
По состоянию на сентябрь 2012 года, сервис собрал $32 млн. на финансирование .
Shazam поддерживает устройства на Windows Phone , iPhone , BlackBerry , Sony Ericsson и Android .
Аналогичное приложение доступно для Java совместимых телефонов и называется ShazamiD. ShazamiD отличается от других приложений в том, что ShazamiD это услуга подписки и доступна только в Великобритании (клиенты в настоящее время платят £ 2,00 в месяц с обязательным текстом на короткий номер, чтобы получить ссылку на мидлет), в то время как Shazam для других платформ является бесплатным приложением.
Shazam может идентифицировать записанные звуки, которые передаются из любых источников, таких, как радио, телевидение, кино или клуб, при условии, что уровень фонового шума не достаточно высок. Shazam хранит каталог аудио опознанных при помощи программы, давая прямые ссылки на данные треки на YouTube , если таковые там имеются.
Wikimedia Foundation . 2010 .
Shazam - may refer to:In the Captain Marvel comic book franchise* Shazam! , a comic book series about Captain Marvel published by DC Comics from 1973 to 1978 * Shazam! (TV series), a 1970s live action television series based upon Captain Marvel s… … Wikipedia
Shazam - steht für: einen Musik Identifikationsdienst für Mobiltelefone und Smartphones, siehe Shazam (Dienst) eine Figur der Comicserie Captain Marvel, siehe Captain Marvel #Shazam ein Album der britischen Rockband The Move Diese … Deutsch Wikipedia
shazam - ☆ shazam interj. Slang used to signify, or seemingly command as if by magic, a sudden and surprising change or occurrence * * * … Universalium
shazam - invented word from Captain Marvel comics, 1940 … Etymology dictionary
shazam - ☆ shazam interj. Slang used to signify, or seemingly command as if by magic, a sudden and surprising change or occurrence … English World dictionary
Shazam! - Captain Marvel (engl.) ist eine fiktive Figur im Besitz des US amerikanischen Unterhaltungskonzerns Time Warner. Der Charakter wurde ursprünglich 1939/1940 von den Amerikanern Bill Parker und C.C. Beck als Held einer gleichnamigen Comicserie… … Deutsch Wikipedia
Shazam - Sur les autres projets Wikimedia: « Shazam », sur le Wiktionnaire (dictionnaire universel) Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Shazam peut faire référence à : Captain… … Wikipédia en Français
shazam - [ʃə zam] exclamation used to introduce something extraordinary. Origin 1940s: an invented word, used by conjurors … English new terms dictionary
shazam - sha·zam … English syllables
shazam - shəˈzam, ˈzaa(ə)m interjection Etymology: incantation used by the comic strip hero Captain Marvel, from Solomon, Hercules, Atlas, Zeus, Achilles, and Mercury, on whom he called used to indicate an instantaneous transformation or appearance … Useful english dictionary
